Regressão Linear: Testando relações e prevendo resultados

Repositório com arquivos produzidos durante o curso de estatística e data science da Alura, ministrado pelo instrutor Rodrigo Fernando Dias.

O que foi abordado e desenvolvido:

• Visualização de dados com Pandas
• Matriz de correlação (a importância de uma análise preliminar dos dados)
• Análises gráficas informais
  • com boxplot (cruzando uma ou mais variáveis)
  • com a biblioteca Seaborn (gerando outros modelos gráficos de distribuição de frequência)
• Representações gráficas da variável dependente contra as explicativas via pairplot e joinplot
• Estimação de um modelo de regressão linear utilizando técnica de data science
  • Regra de regressão
  • Obtenção de previsões pontuais
  • Interpretação dos parâmetros de um projeto
  • Análise gráfica das previsões