Por que investir? Como esta sua situação financeira? Caso tenha alguma reserva pode ser interessante pensar em investimentos pois a poupança já não é mais garantia de lucro no longo prazo, não acredita?
Kaggle Segundo o Wikipédia: “Kaggle é a maior comunidade mundial de cientistas de dados e machine learning.” Aprendo muito estudando as resoluções de alguns competidores pois lá é possível conferir tanto as metodologias utilizadas pelos competidores quando os códigos e é notável o cuidado dos participantes para que seja possível a reprodutibilidade dos resultados, o que pode impulsionar o aprendizado.
O Kaggle trabalha com a ideia de gamificação, que é um assunto do qual já escrevi em um post sobre gamificação e porque aprender R é tão divertido e gosto deste conceito de se criar jogos para motivar e engajar as pessoas em atividades profissionais e a ideia de se estar em um jogo possibilita doses de motivação especialmente a quem gosta de competir.
A análise exploratória dos dados A análise exploratória dos dados (AED) foi um termo que ganhou bastante popularidade quando Tukey publicou o livro Exploratory Data Analysis 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
Funções do R para avaliar o ajuste de modelos Traduzindo:
“Essencialmente, todos os modelos estão errados, mas alguns são úteis” - George E. P. Box
Se você estuda estatística provavelmente já deve saber quem é este simpático senhor. Box teve grande contribuição para a estatística. Foi aluno do Ronald Aylmer Fisher e ainda se casou com a filha dele!
Lendo um artigo sobre a vida de Fisher um parágrafo me chamou atenção com uma fala de sua filha, que dizia o seguinte:
⚠️ Aviso (2026): Os pacotes e APIs usados neste post são de 2017 e foram descontinuados: o coinmarketcapr passou a exigir chave de API paga e a API da BlinkTrade foi encerrada. A lógica de extrair, tratar e monitorar dados no R ainda é válida — veja a versão moderna com agentes de IA em Equipe Multiagente para Análise do Bitcoin.
As cryptomoedas Quem acompanha os jornais já deve ter notado que o mercado de cryptomoedas vem crescendo rapidamente, e grandes canais de informação já cobrem o assunto. A cotação do Bitcoin já pode ser acompanhada nos maiores sites do mercado financeiro. Diante de tantas novidades, vale entender como a programação pode ajudar a explorar temas tão recentes.
Tipos de relações Vimos no último post sobre tipos de correlações quais tipos de medidas de correlação e associação podem ser calculadas para identificar o grau de associação (ou dependência) entre as variáveis. Um exemplo prático dessas técnicas aplicadas a dados reais pode ser visto na análise do mercado de criptomoedas com R.
Já sabemos que esses coeficientes variam entre 0 e 1 ou entre -1 e +1, de maneira que a proximidade de zero indique a falta de associação entre elas.
Correlações Tipos de Variáveis Tipos de Correlações Coeficiente de Correlação de Pearson Coeficiente de Correlação de Spearman \(\rho\) Coeficiente de Correlação de Kendall (\(\tau\) de kendall) Qui-quadrado de independencia Teste exato de fisher Medidas de associação \(\phi\) (phi) (é o R de pearson quando aplicado a tabelas 2x2) V de Crámer Coeficiente de contingência Kappa Mãos a obra Referências Correlações De maneira geral, quando estamos interessados em avaliar o grau de associação entre duas variáveis calculamos os coeficientes de associação ou correlação entre variáveis.
