Em ciência, é importante ter o seu trabalho visto e revisto pelos pares. Então, achei de muito bom tom que os autores do modelo do Imperial College sobre infecção por Covid-19, que tem sido citado por um monte de gente, terem disponibilizados os códigos de R do exercício. Os códigos podem ser acessados aqui e o artigo pode ser lido aqui.
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Neste exercício, exploramos a previsão de séries temporais utilizando o Temporal Fusion Transformer (TFT). O TFT é uma arquitetura de Deep Learning baseada em mecanismos de atenção, desenhada especificamente para lidar com múltiplas variáveis e horizontes de previsão longos, mantendo a interpretabilidade — uma característica frequentemente ausente em modelos de "caixa-preta".
O Payroll norte-americano é o termômetro da economia global. No post de hoje, mostro como analisar esse indicador usando Python e as bibliotecas Pandas e Plotnine. Saia do básico e aprenda a visualizar a geração de empregos nos EUA de forma profissional.
O objetivo deste trabalho é mensurar a credibilidade da política monetária brasileira através de diferentes métricas e verificar empiricamente se uma maior credibilidade contribui para a redução da inflação. Realizamos a modelagem econométrica usando o pacote {systemfit} disponível na linguagem. Ao fim, criamos um relatório reprodutível com a combinação Quarto + R.
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