Stata para Análise de dados

  • Location: SPAX – Avenida Paulista, 967 – 1º e 2º Andar, São Paulo
  • Duration: 4 days (23rd August 2017 - 26th August 2017)
  • Software: Stata
  • Level: Intermediate
  • Delivered By: Palestrante convidado: Professor Luiz Paulo Fávero (Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade – Universidade de São Paulo)
  • Topic:
Stata para Análise de dados
Objetivos:
Capacitar os participantes para o entendimento e a aplicação de técnicas de análise de dados.

Estratégias de Ensino:
Aulas expositivas, com apresentação da teoria e aplicação de exemplos e exercícios práticos.
Utilização de microcomputador para processamento e análise das listagens emitidas, por meio do Stata.

Este curso é recomendado a alunos de graduação e pós-graduação stricto sensu em administração, engenharia, economia, contabilidade, atuária, estatística, psicologia, medicina e saúde e demais campos do conhecimento das ciências humanas, exatas e biomédicas. É destinado também a alunos de cursos de extensão, pós-graduação lato sensu e MBAs, profissionais de empresas, consultores e demais pesquisadores que têm como principal objetivo o tratamento e a análise de dados para a estimação de modelos e geração de informações propícias à tomada de decisão.

tem como objetivo capacitar os participantes para o entendimento e a aplicação de técnicas de análise de dados.

estratégias de ensino
Aulas expositivas, com apresentação da teoria e aplicação de exemplos e exercícios práticos.
Utilização de microcomputador para processamento e análise das listagens emitidas, por meio do Stata.

Duração: 24 horas
Horário: 09h00m – 12h00m (Almoço: 14h00-17h00)*
*Incluí coffee breaks

tópicos

1 - Tipos de variáveis e escalas de mensuração.
2 - Estatística descritiva.
2 - Análise de correlação entre variáveis.
3, 4, 5 - Análise de regressão simples e múltipla.
6, 7 - Regressão logística binária e multinomial.
8 - Regressão para dados de contagem.

DIA 1

  • Introdução ao Stata 14.
  • Bancos de dados.
  • Tipos de variáveis e escalas de mensuração:
    • Variáveis não métricas ou qualitativas;
    • Variáveis métricas ou quantitativas;
    • O caso das variáveis dicotômicas ou binárias.
  • Estatística descritiva:
    • Estatística descritiva univariada:
      • Medidas de posição ou localização;
      • Medidas de dispersão ou variabilidade.
    • Estatística descritiva bivariada:
      • Correlação entre duas variáveis quantitativas.

DIA 2

  • Regressão simples e múltipla:
    • Estimação do modelo de regressão linear por mínimos quadrados ordinários;
    • Poder explicativo do modelo de regressão;
    • A significância geral do modelo e de cada um dos parâmetros;
    • Intervalos de confiança dos parâmetros e previsão;
    • Variáveis dummy em modelos de regressão.
 

DIA 3

  • Regressão múltipla (continuação):
    • Pressuposto da normalidade dos resíduos e transformação de Box-Cox.
  • Regressão logística binária:
    • A significância geral do modelo e de cada um dos parâmetros;
    • Cutoff e análise de sensibilidade;
    • Eficiência global do modelo, sensitividade e especificidade;
    • Curva ROC.

DIA 4

  • Regressão logística multinomial:
    • A significância geral do modelo e de cada um dos parâmetros;
    • Elaboração de gráficos multinomiais.
  • Regressão para dados de contagem:
    • Regressão Poisson e superdispersão em dados de contagem;
    • Regressão binomial negativa.

referencias bibliográficas

ACOCK, A. C. A gentle introduction to Stata. 4. ed. College Station: Stata Press, 2014.
CAMERON, A. C.; TRIVEDI, P. K. Microeconometrics using Stata. Revised edition. College Station: Stata Press, 2009.
FÁVERO, L. P. Análise de dados: modelos de regressão. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015.
FÁVERO, L. P; BELFIORE, P. Manual de análise de dados. Rio de Janeiro: Elsevier, 2017.
FÁVERO, L. P; BELFIORE, P.; TAKAMATSU, R. T.; SUZART, J. Métodos quantitativos com Stata®. Rio de Janeiro: Elsevier, 2014.
HAIR JR. et al. Análise multivariada de dados. 6. ed. Porto Alegre: Bookman, 2009.
JOHNSON, A. J.; WICHERN, D. W. Applied multivariate statistical analysis. New York: Prentice Hall, 6ª ed., 2007.
JULL, S. An introduction to Stata for health researchers. College Station: Stata Press, 2006.
  •  CommercialAcademicStudent
    4 dias (23/08/2017 - 26/08/2017)

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