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
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.
Join our newsletter to stay updated
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!
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).
Equações Estruturais: via PLS-SEM ou via CB-SEM?
A Modelagem de Equações Estruturais se tornou muito popular devido ao interesse de pesquisadores em analisar múltiplas relações entre fatores inobserváveis. O CB-SEM é um método mais conhecido, enquanto o PLS é um modelo mais robusto.