Quem é o professor Juliano Bortolini?
Sou pesquisador e professor universitário de Estatística dedicado à análise de dados.
Minha formação acadêmica abrange as áreas de Matemática e Estatística, o que me proporcionou experiência em diversos métodos estatísticos, incluindo modelos de regressão, distribuições de probabilidade e planejamento e análise de experimentos.
Devido à natureza interdisciplinar da Estatística, minha atuação em pesquisas abrange diversas áreas. Participo tanto de pesquisas teóricas no campo da Estatística quanto de aplicações práticas de análise de dados em setores diversos, como enfermagem, psicologia, medicina veterinária, engenharias e administração, entre outros.
Como professor e pesquisador, meu objetivo é tornar a estatística mais acessível, oferecendo um ensino claro e envolvente para estudantes, pesquisadores e profissionais interessados na área.
Conjunto de técnicas e procedimentos utilizados na coleta, organização, análise e interpretação de dados, visando obter informações relevantes e embasar decisões. Englobam conceitos como amostragem, análise descritiva e inferência estatística.
Modelos de regressão são ferramentas estatísticas que buscam identificar e quantificar a relação entre variáveis.
Métodos computacionais em estatística são técnicas que aplicam algoritmos para realizar análises de dados eficientes. Permitem processar grandes volumes de dados, executar cálculos complexos, implementar modelos estatísticos avançados e automatizar tarefas repetitivas.
O planejamento de experimentos envolve as etapas de definir objetivos, variáveis, tamanho amostral e delineamento experimental. Em seguida, a análise dos dados é realizada utilizando técnicas estatísticas adequadas para avaliar os efeitos das variáveis em ambiente controlado e planejado, fornecendo uma base sólida para a tomada de decisões.
Conjunto de técnicas e procedimentos utilizados na coleta, organização, análise e interpretação de dados, visando obter informações relevantes e embasar decisões. Englobam conceitos como amostragem, análise descritiva e inferência estatística.
Métodos computacionais em estatística são técnicas que aplicam algoritmos para realizar análises de dados eficientes. Permitem processar grandes volumes de dados, executar cálculos complexos, implementar modelos estatísticos avançados e automatizar tarefas repetitivas.
Modelos de regressão são ferramentas estatísticas que buscam identificar e quantificar a relação entre variáveis.
O planejamento de experimentos envolve as etapas de definir objetivos, variáveis, tamanho amostral e delineamento experimental. Em seguida, a análise dos dados é realizada utilizando técnicas estatísticas adequadas para avaliar os efeitos das variáveis em ambiente controlado e planejado, fornecendo uma base sólida para a tomada de decisões.
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