Categoria: Estatística e Probabilidade
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Se não fosse o gráfico de dispersão, a famosa curva de Phillips jamais teria sido descoberta pelos economistas. Essa é uma afirmação forte, mas retrata o poder que a visualização de dados desempenhou nos anos 50 no avanço da pesquisa econômica. Apesar de ser simples, o gráfico de dispersão é útil para entender os dados e suas relações. Neste artigo mostramos as principais aplicações e exemplos práticos feitos em R e Python.
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As definições, as fórmulas e o cálculo das principais estatísticas descritivas (média, mediana, mínimo, máximo, percentis, frequência, desvio padrão e variância), com a aplicação em R e Python sobre os dados do Brasileirão Série A 2020 para gerar um sumário em uma linha de código.
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Tutorial sobre o processo gerador dos dados (PGD): o que é, por que importa para inferências e previsões válidas, e como identificar a distribuição de uma variável no Python, com simulação reproduzível e comparação formal entre candidatas.
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O que é uma variável quantitativa? E uma variável qualitativa? Quais são os exemplos dessas variáveis? E quais ferramentas de análise exploratória de dados podem ser usadas para cada caso? Neste artigo mostramos as diferenças entre os principais tipos de variáveis usadas em ciência de dados e vemos exemplos práticos com dados públicos.
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Como avaliar a relação entre lucro e gastos em marketing em uma empresa? Ou como saber como o anos de educação de uma pessoa impacta o seu rendimento? Conhecer a quantidade que deve ser produzida de um determinado produto em uma indústria no próximo mês? Todos esses problemas podem ser resolvidos por meio do uso da Regressão Linear, uma técnica estatística poderosa.
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