Econometria e Machine Learning

Neste texto abordamos modelos da família ARIMA para finalidade de previsão de séries temporais. Mostramos as diferenças de cada modelo com exemplos de dados econômicos do Brasil, em aplicações nas linguagens de programação R e Python.
Neste texto abordamos métodos de suavização exponencial simples, com tendência e com sazonalidade para finalidade de previsão de séries temporais. Mostramos as diferenças de cada método com exemplos de dados econômicos do Brasil, em aplicações nas linguagens de programação R e Python.
Como estimar uma regressão linear sem linguagem de programação? Nesse texto introduzimos esse modelo fundamental de ciência de dados, abrindo as fórmulas e ajustando uma regressão “na mão”, para que o código pronto não seja uma caixa preta. Usamos como exemplo o problema da precificação de imóveis, com aplicações em R e Python.
Modelos muito simples ou muito complexos podem gerar previsões com alto viés ou alta variância. A grande tarefa de quem trabalha com modelos preditivos é explorar uma especificação de modelo de modo a minimizar o erro de previsão, mas sem cair nestes dois extremos, o que pode ser desafiador. Neste artigo apresentamos estes conceitos e mostramos como analisar ajustes e previsões de modelos de modo a compreender o trade-off entre viés e variância.
No contexto de ciência de dados, é comum ter que lidar com problemas nos dados de um modelo preditivo, tais como valores extremos (outliers) ou valores ausentes (missing data). Em muitos casos, é preciso aplicar pré-processamentos para validar e utilizar um modelo, ao mesmo tempo que é necessário evitar o vazamento de dados (data leakage). Abordamos estes desafios neste artigo mostrando exemplos com dados reais em aplicações nas linguagens de programação R e Python.

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