
Dados de Alta Frequência em Séries Temporais
Artigo escrito por Denise Paiva A todo momento, lidamos com dados de alta frequência — como temperaturas diárias, volume de
Explore temas gerais e conceitos aprofundados de estatística, Data Science e softwares de análise de dados como R e Python.
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Veja como a regressão logística pode prever sintomas cognitivos em idosos com base em escores de exames psicológicos.
Dashboard vs report: saiba as diferenças, suas características, vantagens e quando usar cada ferramenta para análise de dados.
Aprenda a implementar um modelo de regressão logística em Python para prever a ocorrência de doenças com base na idade dos pacientes.
Aprenda a otimizar a gestão de fluxos de trabalho de dados com Airflow, automatizando processos e melhorando a eficiência.
Descubra a importância do pré-processamento para melhorar a eficiência e a facilidade do processo de mineração de dados.
Os conjuntos de dados de sobrevivência são caracterizados pelos tempos de falha, e regularmente, pelas censuras e são esses tempo que constituem a resposta.
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.
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.
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.
A Regressão Logística Multinomial é utilizada para verificar se há relação entre a variável resposta com uma ou mais variáveis independentes.
A PCA é um método estatístico multivariado que foi introduzido por Karl Pearson em 1901 e surgiu da necessidade de analisar variáveis correlacionadas.
A análise de regressão tem por objetivo desvendar o comportamento entre uma variável dependente (resposta) e as consideradas independentes (explicativas).
Neste artigo vamos apresentar os gráficos mais adequados de acordo com cada tipo de dado. Ele vai te ajudar na hora de apresentar e descrever os resultados das análises.