
Previsões de Dados com Atraso na Notificação
Entenda como atrasos na notificação de dados impactam a precisão de previsões e a gestão de riscos em doenças infecciosas.
Explore temas gerais e conceitos de estatística, Data Science e softwares de análise de dados como R e Python.

Entenda como atrasos na notificação de dados impactam a precisão de previsões e a gestão de riscos em doenças infecciosas.

Descubra como a modelagem de equações estruturais permite mensurar conceitos abstratos e analisar relações entre variáveis em pesquisas.

Os conjuntos de dados de sobrevivência são caracterizados pelos tempos de falha, e regularmente, pelas censuras e são esses tempo que constituem a resposta.

Entenda a série de funções do pacote caret para facilitar a construção de modelos preditivos e como ajustar modelos de Machine Learning.

O principal objetivo do modelo linear misto é remover a premissa de independência dos dados, da análise de regressão comum.

Séries temporais ajudam a analisar o comportamento de variáveis ao longo do tempo e a identificar correlações com outras variáveis relevantes.

Os testes de hipótese fazem parte da estatística inferencial que é usada para formular conclusões e fazer inferências sobre as populações baseados em dados de amostras coletados em pesquisas.

O que você precisa saber sobre blockchain, big data e internet das coisas, como elas se relacionam e o que esperar do futuro

No artigo de hoje vamos explicar um pouco mais sobre a estatística por trás da eficácia da vacina e os critérios para a sua aprovação.

A consultoria data driven é uma forma de levar os conceitos do trabalho com dados para todos em uma empresa de uma forma rápida e efetiva.

Consultamos uma das pesquisas do economista Erik Brynjolfsson, do MIT, para saber como decisões orientadas a dados afetam o mercado.