<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Analise-Multivariada on Fellipe Gomes</title><link>https://gomesfellipe.github.io/tags/analise-multivariada/</link><description>Recent content in Analise-Multivariada on Fellipe Gomes</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>pt-BR</language><copyright>© 2026 Fellipe Gomes</copyright><lastBuildDate>Sat, 26 May 2018 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://gomesfellipe.github.io/tags/analise-multivariada/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>AED de forma rápida e um pouco de Machine Learning</title><link>https://gomesfellipe.github.io/post/2018-05-26-smarteademachinelearning/</link><pubDate>Sat, 26 May 2018 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gomesfellipe.github.io/post/2018-05-26-smarteademachinelearning/</guid><description>&lt;style&gt;
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&lt;!-- Resumo: Neste post mostro como é possível realizar a AED de forma muito rápida com o pacote SmartEAD, e aplico algumas técnicas de machine learning e estatística para ilustrar alguns possíveis cenários--&gt;
&lt;div id="a-análise-exploratória-dos-dados" class="section level2"&gt;
&lt;h1&gt;A análise exploratória dos dados&lt;/h1&gt;
&lt;p&gt;A análise exploratória dos dados (AED) foi um termo que ganhou bastante popularidade quando Tukey publicou o livro &lt;a href="https://www.amazon.com/Exploratory-Data-Analysis-John-Tukey/dp/0201076160?tag=gomesfellipe-20" target="_blank" rel="sponsored nofollow noopener"&gt;Exploratory Data Analysis&lt;/a&gt; em 1977 que tratava uma “busca por conhecimento antes da análise de dados de fato”. Ocorre quando busca-se obter informações ocultas sobre os dados, tais como: variação, anomalias, distribuição, tendências, padrões e relações&lt;/p&gt;</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://gomesfellipe.github.io/post/2018-05-26-smarteademachinelearning/feature.png"/></item><item><title>O paradoxo dos aniversários com simulação e probabilidade</title><link>https://gomesfellipe.github.io/post/2018-01-20-simulacao-e-probabilidade/</link><pubDate>Sat, 20 Jan 2018 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gomesfellipe.github.io/post/2018-01-20-simulacao-e-probabilidade/</guid><description>&lt;div id="curiosidades-sobre-a-teoria-das-probabilidades" class="section level1"&gt;
&lt;h1&gt;Curiosidades sobre a teoria das probabilidades&lt;/h1&gt;
&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;TL;DR&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;Num grupo de apenas 23 pessoas, a probabilidade de duas fazerem aniversário no mesmo dia já passa de 50%.&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;O resultado é contraintuitivo; resolvemos de duas formas: analítica (abordagem clássica) e por simulação em R (abordagem frequentista).&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Uma simulação com 5000 turmas confirma a fórmula teórica.&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;/blockquote&gt;
&lt;p&gt;O uso de cálculo de probabilidades para avaliar incertezas já é utilizado a centenas de anos. Foram tantas áreas que se encontraram aplicações (como na medicina, jogos de azar, previsão do tempo…) que hoje não restam dúvidas de que os dados são onipresentes, ainda mais em plena era da informação.&lt;/p&gt;</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://gomesfellipe.github.io/post/2018-01-20-simulacao-e-probabilidade/feature.png"/></item><item><title>Tabelas Incríveis com R</title><link>https://gomesfellipe.github.io/post/2018-01-12-tabelas-incriveis-com-r/</link><pubDate>Fri, 12 Jan 2018 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gomesfellipe.github.io/post/2018-01-12-tabelas-incriveis-com-r/</guid><description>&lt;div id="importâcia-da-apresentação-dos-dados" class="section level1"&gt;
&lt;h1&gt;Importância da apresentação dos dados&lt;/h1&gt;
&lt;p&gt;O trabalho de quem analisa dados vai muito além de planejar, resumir e interpretar observações: apresentar bem os resultados é parte essencial de qualquer projeto ou pesquisa. Não é à toa que já existe até uma área dentro da ciência de dados focada nisso, com o título de "Data Artist".&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Além dos pacotes que ajudam a apresentar as figuras geradas nas análises (como mostrei nos posts sobre &lt;a href="https://gomesfellipe.github.io/post/2017-12-24-diagnostico-de-modelo/"&gt;a qualidade do ajuste de modelos&lt;/a&gt; e sobre &lt;a href="https://gomesfellipe.github.io/post/2017-12-18-bayesiana-jags-mcmcplot/"&gt;avaliar o ajuste pela abordagem bayesiana&lt;/a&gt;), contamos com pacotes que apresentam tabelas de forma elegante e até interativa.&lt;/p&gt;</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://gomesfellipe.github.io/post/2018-01-12-tabelas-incriveis-com-r/feature.jpg"/></item><item><title>Análise Multivariada com R</title><link>https://gomesfellipe.github.io/post/2018-01-04-analise-multivariada-em-r/</link><pubDate>Thu, 04 Jan 2018 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gomesfellipe.github.io/post/2018-01-04-analise-multivariada-em-r/</guid><description>&lt;div id="análise-multivariada" class="section level2"&gt;
&lt;h1&gt;Análise Multivariada&lt;/h1&gt;
&lt;p&gt;Esse é o primeiro post do ano e como no ano de 2017 falou-se tanto das maravilhas computacionais desta onda do Big Data e em contra partida, &lt;a href="https://gomesfellipe.github.io/post/2018-04-12-google-trends-e-r/"&gt;identificamos que deste 2004 a popularidade pelo termo “estatística” vem diminuindo como mostrei em uma breve pesquisa neste post sobre a API do googletrends&lt;/a&gt; sinto que existe uma necessidade de se ampliar também a divulgação dos métodos estatísticos pois o aprofundamento na teoria é fundamental (é muito fácil achar resultados sem fundamento apenas “apertando botão”), como as ferramentas da estatística multivariada que muitas vezes servem como soluções para essas grandes quantidades de dados&lt;/p&gt;</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://gomesfellipe.github.io/post/2018-01-04-analise-multivariada-em-r/feature.png"/></item></channel></rss>