Análise de sobrevivência e PUBG Análise de sobrevivência é um termo que se refere a situações médicas e é caracterizada pela sua variável resposta, que pode ser apresentada de três formas: probabilidade de sobrevivência, taxa de incidêcia e taxa de incidência acumulada.
Na engenharia este termo também é conhecido como confiabilidade, no entanto, condições parecidas podem ocorrer em (inusitadas) outras áreas.
PUBG é um jogo online multiplayer de batalha em que 100 jogadores são lançados em uma ilha e tem como objetivo principal sobreviver, a área de jogo diminui progressivamente, confinando os sobreviventes a um espaço cada vez menor e forçando encontros e o vencedor é o último jogador (ou time) a permanecer vivo.
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.
Modelagem estatística e as duas grandes escolas de inferência Através da modelagem estatística é possível tomar decisões sobre diversos assuntos de interesse como por exemplo na análise de risco de crédito, previsões de quantidade de chuva em um dado local, estimativas de erros ou falhas de um novo produto ou serviço além de diversas áreas como na Educação, Economia, nas Ciências Sociais, Saúde etc.
Muitas vezes os parâmetros das distribuições em estudo podem ser desconhecidos e existe o desejo de se inferir sobre eles. Existem duas grandes escolas de inferência: a clássica e a bayesiana. A clássica trata esses parâmetros como quantidades fixas e não atribui distribuição a eles, a estimação desses parâmetros é dada através da função de verossimilhança, enquanto que na escola bayesiana atribui-se uma distribuição, chamada de distribuição a priori, ao conjunto de parâmetros desconhecidos quantificando a sua crença sobre esse conjunto e a estimação dos parâmetros é dada através da distribuição à posteriori, que é proporcional ao produto da função de verossimilhança com a distribuição a priori.
Curiosidades sobre a teoria das probabilidades TL;DR
Num grupo de apenas 23 pessoas, a probabilidade de duas fazerem aniversário no mesmo dia já passa de 50%. O resultado é contraintuitivo; resolvemos de duas formas: analítica (abordagem clássica) e por simulação em R (abordagem frequentista). Uma simulação com 5000 turmas confirma a fórmula teórica. 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.
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:
Inferência bayesiana Imagem da Internet
Quando estamos falando de Inferência nosso objetivo normalmente é tentar verificar alguma informação sobre uma quantidade desconhecida.
TL;DR
Na inferência bayesiana, o parâmetro é tratado como aleatório e sua "crença" é representada por uma distribuição de probabilidade. O pacote R2jags ajusta modelos bayesianos no R chamando o JAGS (amostrador de Gibbs). O mcmcplots e o superdiag diagnosticam a convergência das cadeias MCMC. Para isso devemos utilizar toda informação disponível, seja ela objetiva ou subjetiva (isto é, vinda de umam amostra ou de algum conhecimento préveo ou intuitivo)
