Blog do Statplace

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

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.

Modelagem de Equações Estruturais

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

Dados de Alta Frequência em Séries Temporais

Saiba como lidar com dados coletados em alta frequência e aplicar análises em áreas como finanças, varejo e meio ambiente.

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.

Inferência Bayesiana

Entenda a Inferência Bayesiana: o que é, como funciona e suas aplicações na análise de dados estatísticos.

Como fazer análise de sobrevivência na prática?

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

Modelo Linear Misto

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

Introdução às Séries Temporais

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

Testes de hipótese para comparação de proporções: Entenda os métodos

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.

A estatística por trás da eficácia da vacina

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.

Qual a diferença entre análise descritiva, preditiva e prescritiva?

Análises descritivas e preditivas são as ferramentas que um cientista de dados precisa aprender logo de cara. Elas são relativamente simples, mas possibilitam grandes melhorias no dia a dia da empresa. Já a prescritiva exige um conhecimento de negócios mais aprofundado e muitas vezes um trabalho em equipe junto aos gerentes.