Blog do Statplace

Explore temas gerais e conceitos aprofundados de estatística, Data Science e softwares de análise de dados como R e Python.

Regressão Logística Simples: Aplicação no Python (Caso 2)

Veja como a regressão logística pode prever sintomas cognitivos em idosos com base em escores de exames psicológicos.

Dashboard vs. Report: Entendendo as diferenças fundamentais

Dashboard vs report: saiba as diferenças, suas características, vantagens e quando usar cada ferramenta para análise de dados.

Regressão Logística Simples: Aplicação no Python (Caso 1)

Aprenda a implementar um modelo de regressão logística em Python para prever a ocorrência de doenças com base na idade dos pacientes.

Gestão de Fluxos de Trabalho de Dados com Airflow

Aprenda a otimizar a gestão de fluxos de trabalho de dados com Airflow, automatizando processos e melhorando a eficiência.

Mineração de Dados

Descubra a importância do pré-processamento para melhorar a eficiência e a facilidade do processo de mineração de dados.

Pix na mira: O que as novas regras da Receita Federal significam para você?

Entenda as mudanças no Pix com a IN RFB nº 2219/2024, descubra como elas afetam o dia a dia dos brasileiros e o papel da ciência de dados na fiscalização financeira.

Assim como a maioria das linguagens de programação modernas, o R é uma linguagem orientada a objetos. Por isso é indispensável aprender mais sobre os principais objetos do R e como usar cada um da melhor maneira possível.

Uma breve introdução ao software R

R é um software livre para análise de dados desenvolvido especialmente por e para estatísticos, neste artigo falamos um pouco mais sobre o sftware e a linguagem R

Qual a relação entre Machine Learning e a Estatística?

O Machine Learning é um método de análise de dados da área da Inteligência Artificial que automatiza a criação de modelos analíticos. Por meio de algoritmos é possível fazer predições e o aprender certos padrões sem a intervenção humana.

Constructos Formativos e Constructos Reflexivos

Um ponto muito importante na modelagem de equações estruturais é analisar as características do fenômeno em estudo e decidir se serão utilizados constructos formativos e/ou constructos reflexivos. Aprenda mais sobre eles aqui!

Teste t e Mann-Whitney para amostras independentes

Neste artigo falaremos sobre o teste t e o teste de Mann-Whitney para amostras independentes, muito utilizados na produção acadêmica e científica.

Regressão de Poisson: exemplo de aplicação

A Regressão de Poisson, também conhecida como Modelo Log-Linear de Poisson, faz parte da família de Modelos Lineares Generalizados (GLM). Neste artigo iremos explicar melhor como ele funciona utilizando um exemplo prático.

Validação de Instrumentos de Pesquisa

Com o desenvolvimento da ciência surgiu a necessidade de medir características subjetivas dos indivíduos. Com isso surgiu um grande questionamento: como medir algo que é inerente ao sujeito?

Teste de Kruskal-Wallis e Nemenyi

Em diversas áreas do conhecimento, principalmente nas ciências sociais e humanas, é comum encontrar a aplicabilidade de testes não-paramétricos. Neste artigo, abordaremos os testes de Kruskal-Wallis e Nemenyi para comparações múltiplas.

Equações Estruturais: Validação do Modelo de Mensuração

O modelo de equações estruturais é um modelo linear que estabelece múltiplas relações entre variáveis latentes ou observadas. Este modelo divide-se em: modelo de mensuração e modelo estrutural.

Um exemplo de Equações Estruturais via PLS

No artigo de hoje apresentamos um exemplo prático de modelagem de equações estruturais via PLS (Partial Least Squares).