LIVRO GRATUITO: ESTATÍSTICA PARA CIÊNCIA DE DADOS COM LINGUAGEM R

Apresentação

A análise de dados é uma habilidade cada vez mais importante para indivíduos e organizações, diante do cenário de volumes de dados crescentes que exigem novas abordagens para extrair valor a partir dos dados, seja para os negócios das empresas, ou para uma melhor compreensão individual da realidade à nossa volta.

Nesse contexto, a estatística tem papel fundamental, na medida em que fornece métodos científicos, confiáveis portanto, para explorar, validar e extrair conhecimento através do processo de análise de dados.

Assim, este livro traz um conjunto de informações que permitem ao aluno conhecer e explorar conceitos, métodos e ferramentas para análise de dados, considerando seus aspectos estatísticos, de modo a fornecer as informações necessárias para desenvolver esta habilidade tão importante nos dias de hoje.

Espera-se, portanto, que o leitor seja capaz de utilizar os conhecimentos aqui disponíveis para construir análises de dados fundamentadas em métodos estatísticos que permitam obter valor real que represente benefícios para indivíduos e organizações.

Dedicatória

 

 Dedico este trabalho à minha família, em especial minha mãe, Ivone, que sempre acreditou na minha capacidade de realização, e minha esposa, Alexsandra, sempre ao meu lado em todos os momentos, além do meu filho, Antônio Bernardo, a quem espero que este trabalho possa servir de incentivo para o seu desenvolvimento no futuro.

O Professor Christian Guerreiro é especialista em Sistemas Distribuídos e graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal da Bahia. Possui mais de 20 anos de experiência em ensino de sistemas operacionais, linguagens de programação, análise de dados e outras disciplinas em nível universitário presencial e EAD, tendo lecionado em instituições de nível superior para cursos de graduação tecnológica e plena, tais como Desenvolvimento e Gestão de Websites, Redes de Computadores, Sistemas de Informação, assim como pós graduações em Redes de Computadores, Banco de Dados, BI e Big Data.

Currículo Lattes: <http://lattes.cnpq.br/8707505054074264>

SUMÁRIO

Parte I – Plataformas para Análise de Dados

  • Plataformas de análise de dados
  • A plataforma R
    • Linha de Comando
    • RStudio
    • Obtendo Ajuda
    • Explorando o RStudio
    • Operadores
    • Variáveis e Tipos de Dados
    • Objetos
    • Vetores
    • Matrizes
    • Arrays
    • Listas
    • Data Frames
    • Funções
    • Estruturas de Controle

 

Parte II – Estatística para Análise de Dados

 

  • Introdução à Estatística para Análise de Dados
  • Visualizando e Descrevendo Dados Quantitativos
    • Estatística Descritiva x Estatística Inferencial
    • Visualizando e Descrevendo Dados Quantitativos
    • Definindo Variáveis Quantitativas Discretas e Contínuas
    • Medidas de Tendência Central – Média
    • Medidas de Tendência Central – Mediana
    • Medidas de Tendência Central – Moda
    • Outras Medidas de Tendência Central
    • Medidas de Dispersão
    • Medidas de Posição Relativa – Quartis e Percentis
    • Gráficos para Variáveis Quantitativas
  • Associações e Correlações
  • Análise Bidimensional
  • Associação Entre Variáveis Qualitativas
  • Medidas de Associação Entre Variáveis Qualitativas
  • Associação Entre Variáveis Quantitativas
  • Medidas de Associação Entre Variáveis Quantitativas
  • Associação Entre Variáveis Qualitativas e Quantitativas
  • Analisando e Interpretando Scatter Plots
  • Atribuindo Funções as Variáveis no Scatter Plot
  • Compreendendo o Que é Correlação
  • Condições para Análise de Correlação
  • Correlação e Causalidade

Parte III – Distribuições de Probabilidade

 

  • Probabilidade
    • Probabilidade Conjunta
    • Probabilidade Condicional e Independência
    • Tabelas de Contingência
    • Árvores de Probabilidade
  • A Regra de Bayes
  • Variáveis Aleatórias e Distribuições de Probabilidade
  • Distribuição Uniforme
  • Distribuição Normal
  • Teorema Central do Limite
  • Distribuição Exponencial
  • Distribuição Qui-Quadrado
  • Distribuição t de Student
  • Distribuição F

Parte IV – Testes de Hipótese e Análise de Variância

  • Introdução à Inferência Estatística
  • Distribuições de Amostragem e Proporções
  • Testes de Hipótese
  • Design de Experimentos e Análise de Variância (ANOVA)

A carreira de Cientista de Dados, Inteligência Artificial e Big Data é uma das mais badaladas dos últimos anos, e neste texto você encontra dicas para encontrar o caminho mais curto para trilhar essa carreira tão promissora. E se quiser ajuda para Traçar um Plano de Carreira para os próximos 12 meses, só entrar em contato para uma Conversa Gratuita!

DÚVIDAS COMUNS SOBRE ESTATÍSTICA

Como os cientistas de dados usam estatísticas?

1 Os cientistas de dados trabalham em estreita colaboração com as partes interessadas da empresa para entender seus objetivos e determinar como os dados podem ser usados para atingir esses objetivos. Os processos de modelagem de dados de design, criam algoritmos e modelos preditivos para extrair os dados de que a empresa precisa, depois ajudam a analisar os dados e compartilhar idéias com os colegas. Embora cada projeto seja diferente, o processo de coleta e análise de dados geralmente segue o caminho a seguir: faça as perguntas certas para iniciar o processo de descoberta. Adquira dados. Processe e limpe os dados. Integre e armazene dados. Investigação inicial de dados e análise exploratória de dados. .Escolha um ou mais modelos e algoritmos em potencialAplicar métodos e técnicas de ciência de dados, como aprendizado de máquina, modelagem estatística e inteligência artificial.Medir e melhorar os resultados.Apresentar resultados finais às partes interessadas.Fazer ajustes com base no feedback.Repita o processo para resolver um problema. A maioria dos cientistas de dados usa as seguintes habilidades essenciais em seu trabalho diário: Análise estatística: identifica padrões nos dados. Isso inclui ter um senso agudo de detecção de padrões e detecção de anomalias. Aprendizado de máquina: Implemente algoritmos e modelos estatísticos para permitir que um computador aprenda automaticamente a partir de dados. Ciência da Computação: aplique os princípios de inteligência artificial, sistemas de banco de dados, interação humano / computador, numérica análise e engenharia de software. Programação: escreva programas de computador e analise grandes conjuntos de dados para descobrir respostas a problemas complexos. Os cientistas de dados precisam se sentir à vontade para escrever código trabalhando em uma variedade de linguagens, como Java, R, Python e SQL. Narração de dados: comunique percepções acionáveis usando dados, geralmente para um público não-técnico. uma compreensão completa dos problemas que eles procuram resolver. Pensamento analítico. Com o objetivo de facilitar a vida de todos os envolvidos no processo de ensino-aprendizagem, os alunos aprenderam sobre o processo de ensino-aprendizagem da língua portuguesa, além de conhecer as técnicas de ensino e aprendizagem, além de conhecer as principais técnicas de ensino, pesquisa e extensão. As organizações a seguir usam as estatísticas freqüentistas e o design experimental para determinar se a diferença no desempenho de dois tipos de produtos é significativa para o desempenho de uma organização. tome uma atitude. Esta aplicação ajuda os cientistas de dados a entender os resultados experimentais, especialmente quando existem várias métricas sendo medidas.Modelos para prever o sinalUsando regressão, classificação, análise de séries temporais e análise causal, os cientistas de dados podem dizer o motivo por trás de uma mudança na taxa de vendas . Eles usam essas técnicas para prever as vendas dos próximos meses e apontar as tendências relevantes a serem observadas. Transformando o Big Data em Big PictureConsidere um grande grupo de clientes que compram produtos. Os dados da lista de compras de cada pessoa são inúteis se permanecerem assim. Os cientistas de dados podem rotular cada cliente e colocar outros semelhantes a um grupo e entender o padrão de compra. Ajuda a identificar como cada grupo de pessoas afeta o desenvolvimento dos negócios. Para isso, são utilizadas técnicas estatísticas, como clustering, análise de variáveis latentes e redução de dimensionalidade.Compreenda o engajamento, a retenção, a conversão e os leads do usuário.É sabido que muitos clientes seriam perdidos do estágio de entrada para o estágio real de uso regular. A ciência de dados usa técnicas como regressão, análise de variáveis latentes, análise de efeitos casuais e design de pesquisas para descobrir o motivo por trás dessa perda. Também identifica os leads bem-sucedidos que a empresa está usando para atrair mais clientes.Prevendo as necessidades do cliente Técnicas técnicas, como análise de variáveis latentes, modelagem preditiva, clustering e redução de dimensionalidade, ajudam os cientistas de dados a prever os itens que um cliente pode precisar em seguida. Para obter isso, basta uma matriz de usuários e suas interações com o produto da empresa. Contar a história com o DataIt é o produto final de todas as operações dos cientistas de dados. Ele atua como embaixador entre a empresa e os dados. Todas as descobertas dos dados devem ser adequadamente comunicadas com o restante da empresa, sem perder nenhuma fidelidade. Em vez de resumir os números, um cientista de dados precisa explicar por que cada número é significativo. Para fazer isso corretamente, são usadas técnicas de visualização de dados a partir de estatísticas. Claramente, os cientistas de dados usam as estatísticas para resolver vários problemas no dia-a-dia. Se a ciência de dados parece a escolha de carreira certa para você, não espere muito. Faça o check-in nos cursos on-line da Digital Vidya para Data Science com certificação e colocação. 2Os cientistas de dados lidam com a modelagem de soluções, confiam em conceitos estatísticos para construir modelos. A estatística, como você pode imaginar, é bastante crítica em termos de organizar as coisas de maneira organizada para ajudar os profissionais a tirar conclusões significativas. Gostaria de deixar essa citação “Cientista de dados = estatístico + programador + treinador + contador de histórias + artista” – Shlomo AragmonVeja, o primeiro requisito é o de estatístico

Qual é um bom livro para estudar probabilidade e estatística?

1
Não sou muito versado em todos os livros disponíveis. Mas, tendo realizado o auto-estudo no tópico por cerca de 2 meses, posso dizer que “Introdução à Probabilidade e Estatística para Engenheiros e Cientistas”, de Sheldon Ross, é um livro bastante equilibrado e informativo. Os tópicos são explicados minuciosamente com problemas e exemplos suficientes para dar uma ideia geral do assunto. Espero que isso ajude.

2
Eu recomendaria seriamente a leitura de Naked Statistics por Charles Wheelan. não é um livro de texto, mas a explicação de um leigo sobre vários tópicos nas estatísticas. Isso o ajudará a criar uma intuição sobre estatísticas que tenho certeza de que a maioria das pessoas que usam estatísticas para viver não terá. está escrito de uma maneira envolvente e espirituosa, de modo que a leitura é como uma brisa. Eu sou um cara muito orientado quanto à quantidade, tendo concluído muitos cursos sobre estatísticas, mas este é um livro que ainda vou quando preciso de clareza conceitual.

3
Alguns dos melhores livros disponíveis gratuitamente sobre Estatística e Probabilidade podem ser vistos aqui – Matemática Básica para Six SigmaHope isso ajuda.

Qual é a relação entre estatística e matemática?

1
Existem dois tipos de estatística, descritiva e inferencial. 1. Estatísticas descritivas usam matemática para descrever dados. 2. A estatística inferencial é uma forma de argumento fundamentado que se baseia na matemática para apoiar uma tese. Exemplo de estatística descritiva: “x% das pessoas que tomaram a droga cresceram mais alto e y% das pessoas que não tomaram a droga cresceram mais altas”. Isso é simplesmente uma descrição factual. Exemplo de estatística inferencial: “Eu acredito que tomar o medicamento fez as pessoas crescerem mais alto PORQUE (usando a matemática) SE o medicamento NÃO teve efeito e a única razão pela qual parece haver efeito é porque, por acaso, as pessoas que estavam indo ficar mais alto acabou agrupado em um grupo e aqueles que não estavam ficando mais altos acabaram no outro grupo é realmente muito improvável.Em uso, seria mais ou menos assim: As pessoas do grupo A cresceram x polegadas com y As pessoas do grupo B cresceram 1 centímetro c com muita variação. Acredito que essa diferença apóia a noção de que a droga é responsável, porque essa diferença provavelmente aparecerá apenas por acaso “menos de 5% do tempo”. Portanto, deve ser “algo” que tornou os grupos diferentes e eu argumento que é a droga. PS: A capacidade de detectar uma diferença que realmente existe depende de três coisas: o tamanho do efeito em que você está focando, o variabilidade das pontuações et O tamanho das suas amostras.

2
A estatística é de natureza indutiva, a matemática é dedutiva; a estatística permite generalizar a partir de exemplos. Você não pode realmente fazer isso com matemática pura. Ouvi estatísticas referidas como epistemologia quantitativa.

3
A estatística é um ramo da ciência que usa a matemática para estudar os fenômenos nos quais está interessado, que são um pouco mais abstratos do que a maioria das outras ciências. Penso que, eventualmente, chegaremos a identificar estatísticas com epistemologia formal, mas isso é uma maneira de escapar.

Qual é a “população de interesse” nas estatísticas?

1
A população de interesse é a população sobre a qual você está tentando extrair uma inferência dos conjuntos de dados coletados. Por exemplo, se você está interessado no QI médio de pessoas de 20 anos afetadas pelo Transtorno de Asperger, a população de interesse é composta por todos os indivíduos de 20 anos com Transtorno de Asperger.

2
Ambas as respostas aqui estão corretas, mas um pouco mais pode ser dito. Um entendimento adequado do termo “população de interesse” é sobre a definição do problema que será resolvido através da estatística. Não se trata de fazer as estatísticas propriamente ditas. Os primeiros passos para definir um problema para que possamos aplicar as estatísticas a fim de obter uma resposta são entender e definir a população sobre a qual temos uma pergunta. Vejamos alguns exemplos: se seguirmos o exemplo de Timothy, teremos que perguntar: O que sabemos sobre o cervo na floresta? Por exemplo, se eles são uma população local que não migra, tudo o que Timothy diz faz sentido. Mas se os cervos estiverem migrando por essa floresta em particular, a caminho de outro lugar, a técnica de captura e liberação não fornecerá dados relevantes. Alguns dos cervos que capturamos no primeiro dia seguiriam em frente e os novos entrariam. Para estudar uma população migratória, precisaríamos de uma técnica de amostragem diferente. Mesmo uma pergunta simples, como: “Qual é a população da ilha de Manhattan? ” não tem uma resposta fácil. Queremos dizer trabalhadores ou pessoas que dormem lá à noite. Se queremos dizer pessoas que dormem lá à noite, estamos incluindo turistas ou pessoas de negócios que ficam em hotéis? E alguém que fica 6 meses? Definir a “população de interesse” não é fácil e não é uma questão de estatística. Pode envolver biologia, ecologia, sociologia ou, se você conta estrelas, até astrofísica. Pergunte quantas estrelas existem nesta galáxia e teremos que perguntar: “Você está incluindo as nuvens menores e maiores de Magalhães, ou excluindo-as?” e também: “E os casos limítrofes, como super planetas que se destacam por serem estrelas?” Se você quiser estudar o quão complicado pode ser levar uma população definida de interesse e criar técnicas de amostragem que fornecerão uma amostra precisa e uma maneira de declarar coisas sobre a população, você pode observar o trabalho realizado a cada 10 anos pelo US Census Bureau para contar (ou estimar) o que parece ser a resposta a uma pergunta simples: “Quantas pessoas existem nos Estados Unidos? Estados da América? ”Quantas estrelas nesta galáxia? Não é uma pergunta tão fácil de definir!

3
Qualquer grupo bem definido que você possa imaginar. Cães, por exemplo, ou políticos liberais, por esse motivo, em todo o mundo ou em uma vila específica.

O que é Probabilidade e Estatística?

1
Probabilidade e estatística são duas disciplinas acadêmicas relacionadas, mas separadas. A análise estatística geralmente usa distribuições de probabilidade, e os dois tópicos são frequentemente estudados juntos. No entanto, a teoria da probabilidade contém muito do que é principalmente de interesse matemático e não diretamente relevante para a estatística. Além disso, muitos tópicos em estatística são independentes da teoria da probabilidade

2
A estatística é geralmente considerada a face inversa da probabilidade. De fato, a probabilidade estuda as distribuições de probabilidade e os parâmetros que as definem. As estatísticas, por outro lado, usam dados de amostra para dizer o máximo possível sobre os parâmetros das distribuições de onde as amostras vieram.

Qual a importância das estatísticas educacionais?

As estatísticas da educação podem ser amplamente usadas para entender como o aluno médio funciona com relação a certas formas de ensino e, portanto, ajuda os professores a entender como ensinar crianças / alunos da melhor maneira possível, para dar a eles a educação que eles merecem. Também é necessário ver como os diferentes discrepantes reagem a certas maneiras de ensinar, pois também os ajudará a evitar problemas se o professor puder incluí-los em discussões que eles acham muito fácil ou difícil demais.

Como as probabilidades e as estatísticas são aplicadas na vida real?

1.Muito simples. Você pode relacioná-lo com muita facilidade com a vida cotidiana. Para cada instância, é possível calcular sua conclusão.Previsão do tempo.Prevenção de doençasEstudos médicosGenéticaCampanha políticaSeguroTeste de qualidadeMercado de açõesMuitas dessas informações foram determinadas matematicamente usando estatísticas. Quando usadas corretamente, as estatísticas informam qualquer tendência do que aconteceu no passado e podem ser úteis para prever o que pode acontecer no futuro.

2.No seguro, o custo do prêmio e a quantidade de reservas necessárias pela companhia de seguros podem ser calculados usando a probabilidade e as estatísticas. Também há financiamento envolvido devido ao valor temporal do dinheiro. Com milhões de clientes, você pode obter uma previsão bastante boa para futuros clientes.

Quem é o pai da estatística?

Sir Ronald Aylmer Fisher, que era estatístico britânico, é considerado por muitos o pai das estatísticas modernas. Considerando a Índia, acho que é P.C Mahalanobis. Ele também é o fundador do Indian Statistical Institute – Kolkata. (PS: me corrija se eu estiver errado)

Quais são os melhores livros sobre estatística para ciência de dados?

 

Embora esse livro seja um pouco antigo, é esclarecedor: descrições, decisões e projetos racionais de Myron Tribus, disponíveis também em formato eletrônico no Amazon Kindle e no Google Livros. O trabalho mais recente é a teoria da probabilidade: a lógica da ciência, por E.T. Jaynes. Esses livros estabelecem uma base sólida para a compreensão do que entendemos por conhecimento do mundo. Depois de adquiri-las, podemos aprender técnicas e saber exatamente por que elas funcionam, o que dizem os resultados e o que não dizem. Livros brilhantes.

Quanto do aprendizado de máquina é ciência da computação versus estatística?

 

 

Não acho que faça sentido dividir o aprendizado de máquina em ciência da computação e estatística. Os cientistas da computação inventaram o nome aprendizado de máquina e faz parte da ciência da computação; portanto, nesse sentido, é 100% ciência da computação. Mas o conteúdo do aprendizado de máquina está fazendo previsões a partir dos dados. Pessoas de outros campos, incluindo estatísticos, também fazem isso. É mais que cientistas da computação e estatísticos veem “fazendo previsões a partir de dados” através de lentes diferentes. Aqui estão alguns estereótipos, que estou adicionando como cabeçalho, para não precisar dizer “tender a” e “principalmente” em todos os lugares. Os cientistas da computação veem o aprendizado de máquina como “algoritmos para fazer boas previsões”. Ao contrário dos estatísticos, os cientistas da computação estão interessados na eficiência dos algoritmos e freqüentemente obscurecem a distinção entre o modelo e como ele é adequado. Os cientistas da computação não estão muito interessados em como obtivemos os dados ou em modelos como representações de alguma verdade subjacente. Para eles, o aprendizado de máquina são caixas pretas que fazem previsões. E a ciência da computação dominou, em grande parte, as estatísticas quando se trata de fazer boas previsões. Os estatísticos se preocupam com modelos de probabilidade abstratos e não gostam de pensar em como eles são adequados (ummm, são os mínimos quadrados iterativamente reponderados?). Os estatísticos prestam mais atenção na interpretação de modelos (por exemplo, observando coeficientes) e atribuem significado aos testes estatísticos sobre a estrutura do modelo. Os cientistas da computação podem perguntar se os estatísticos entendem as coisas tão bem, por que suas previsões são tão ruins? Mas eu discordo. Ao contrário dos cientistas da computação, os estatísticos entendem que é importante como os dados são coletados, que as amostras podem ser tendenciosas, que as linhas de dados não precisam ser independentes, que as medições podem ser censuradas ou truncadas. Essas questões, que às vezes são muito importantes, podem ser tratadas com a abordagem do modelo de probabilidade que os estatísticos preferem. Cientistas da computação e estatísticos ignoram questões de causalidade quando constroem modelos. No momento, a causação não desempenha muito papel no “aprendizado de máquina”, mesmo que obviamente importe para fazer previsões. Os economistas são melhores em reconhecer isso. Talvez um dia haja uma versão futura dessa questão que mencionará a modelagem causal como um terceiro aspecto do aprendizado de máquina.

Que estatística seria assustadora se caísse 1%?

 

 

A estatística de acidente vascular cerebral? Gostaria de saber quem mais teria sobrevivido? Ele tem uma taxa de mortalidade de 97% por evento para a minha versão rara de derrame (que começou no meu cérebro). Seria interessante conhecer outro sobrevivente? Eu só conheço duas outras pessoas que sobreviveram ao meu tipo de derrame e cada uma de nós é afetada de maneira diferente. E nós estamos em países separados! Agora, o evento de acidente vascular cerebral hemorrágico tem um resultado muito mais brilhante! Esse tipo tem uma incrível taxa de sobrevivência de 80%! A maioria volta ao trabalho. Mas, no meu caso, estou aposentado clinicamente PARA SEMPRE!

Qual é a diferença entre estatística matemática e estatística teórica?

 

 

1
Existe uma distinção útil, embora não seja universalmente acordado. A estatística teórica tenta capturar a estrutura essencial de um problema real, fornecendo estruturas úteis, ferramentas, limites e assim por diante; a matemática pode ou não ser fácil. A estatística matemática consiste em matemática na definição de estimativas, testes de hipóteses etc. Há uma enorme quantidade de sobreposições e não podem ser traçadas linhas finas, mas as estatísticas teóricas dão mais ênfase às estruturas e as estatísticas matemáticas dão mais ênfase às derivações técnicas.

2
Eu não acho que exista alguma diferença.

Quais são os bons MOOCs nas estatísticas?

 

 

1
Estou fazendo um curso chamado “análise de dados e inferência estatística: da Duke University. É um curso muito famoso e é considerado modelo para outros cursos. Em termos de estatística, não ciência de dados ou aprendizado de máquina, parece ser o melhor Leia as avaliações do curso em coursetalk.com.

2
Toda a trilha de ciência de dados oferecida pela Universidade John Hopkins através do Coursera deve servir ao objetivo. O Udacity também oferece cursos sobre estatística inferencial, mas só é possível acessar os materiais do curso; para obter uma certificação, você precisa pagar por ela.

3
A aula de Andrew Ng, de Stanford, está disponível no YouTube: R e estatística / aprendizado de máquina / ciência de dados / qualquer outra coisa que se chamará no próximo ano.

Quais são as perspectivas de emprego ou carreira após obter um mestrado em estatística?

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A estatística tem aplicações em muitos domínios. Qualquer setor que exija modelagem de dados para prever o futuro com base em dados históricos exigirá estatísticos aplicados. Assistência médica – BioStatisticsSports -Scores StatisticsOil and Gas – GeoStatisticsFinance – Estatísticas atuariaisPolítica pública – Estatísticas baseadas em pesquisaAmbiente – Modelagem climáticaPor favor, veja entrevistas de vários estatísticos aqui entrevistas de carreira interessantes!

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Veja este tópico. responde a todas as suas perguntasQuais são as melhores opções de carreira após as estatísticas do mestrado?

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Existe um Prospecto de Estatística em formato PDF nas seções Downloads, em links importantes nas Classes Ctanujit … Uma Iniciativa por ‘ISI’ian

O aprendizado de máquina e a análise de dados são baseados em estatística?

 

1
O aprendizado de máquina consiste em 70% de estatísticas, 20% de matemática e 10% de codificação. Se você gosta do m.l, não se preocupe com as estatísticas, mas eventualmente aprenderá os conceitos relacionados.

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Sim, Machine Learning e Data Science são completamente baseados em estatísticas. É necessário um entendimento adequado dos conceitos estatísticos e uma sólida experiência quantitativa. Posso recomendar um treinamento com base nas habilidades em que você está interessado em aprimorar suas habilidades, envie-me um e-mail para [email protected]

Qual é a fronteira das estatísticas?

 

 

1
As fronteiras das estatísticas são bastante vastas, mas existem algumas áreas que têm mais esforços de pesquisa e financiamento do que outras. Em termos gerais, áreas como aprendizado de máquina e mineração de dados, análise de dados e inteligência de negócios estão recebendo muita atenção no momento.

2
“Fronteiras na análise maciça de dados” (2013) [1] abrange métodos estatísticos masculinos em configurações de Big Data. [1] Página em nist.gov

A estatística correta é uma verdade objetiva?

 

 

 

1
Considera-se que uma proposição possui verdade objetiva quando suas condições de verdade são atendidas sem preconceito causado por um sujeito sensível. Objetividade científica refere-se à capacidade de julgar sem parcialidade ou influência externa. Uma estatística é apenas um fato ou parte de dados de um estudo de uma grande quantidade de dados numéricos. Acho que a pergunta escrita parece ser uma tautologia. Se é uma estatística correta ou correta, e os dados utilizados são coletados e interpretados honestamente, é uma verdade objetiva.

2
É, mas quais são as chances de fazer tudo certo a cada … tempo … único. Você teria que ser o melhor dos melhores entre os estatísticos. Mesmo assim, ainda pode ser mal interpretado por estatísticos menos qualificados e leigos. Não basta que algo seja verdade, ele também precisa estar acessível.

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Depende do que você quer dizer com “verdade objetiva”. Além disso, a estatística correta realmente depende do que você espera dela. Se você deseja a média aritmética de um conjunto de observações, a média aritmética é correta / correta e pode-se rotulá-la como “uma verdade objetiva”.

Qual é o melhor livro de física estatística?

 

 

 

 

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Como alguém disse, o livro de Reif é bom, claro e completo. Outro é de Reichl. Há um livro de Callen sobre termodinâmica que eu amei, acho que a primeira edição foi apenas termodinâmica, mas em edições posteriores a segunda metade do livro também é mecânica estatística. Isso realmente me ajudou a entender as transformações de Legendre e, em geral, me deu uma intuição muito melhor do que os outros livros. Também é útil dar uma olhada no livro de Landau e Lifshitz sobre mecânica estatística, que não é tão difícil quanto os outros.

2
Não existe um único livro melhor para a mecânica estatística, existem muitos bons livros, alguns deles são: Física térmica e estatística, H gould. Este está disponível como notas on-line, cobrindo termodinâmica básica, teoria das probabilidades e mecânica estatística, com alguns outros tópicos. Fundamentos da física térmica e estatística, F Reif. Este livro é um livro antigo e altamente recomendado por muitos, usado em nível de graduação. Física estatística, D Tong, notas de aula cobrindo termodinâmica e física estatística. e campos, M. Kardar. O livro que surgiu das palestras ministradas por kardar no MIT. Existem palestras em vídeo sobre a mecânica estatística do YouTube, Pathria. Boa referência de graduação com tópicos avançados, como grupo de renormalização e universalidade. Mais teórico: mecânica estatística de não equilíbrio, V balakrishnan. Palestras em vídeo disponíveis no YouTube.com Você pode consultar qualquer uma dessas e ver o que melhor combina com você. Espero que isso ajude. Tudo de bom.

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>>> o melhor livro para iniciantes de física estatística É muito provável que você esteja no estágio inicial de aprendizado de física e a pergunta certa a ser feita é “quais são os melhores livros?” ou talvez, “qual é o melhor livro?” Como leitor fervoroso, meu conselho é que você também siga a pergunta “o que” com “onde posso?” E, honestamente, algo como encontrar o melhor livro ou livros para estudar física (embora seja uma linguagem familiar para poucos) não deve causar nenhuma dificuldade! Isso ocorre porque você pode obter um número infinito de livros em sites que oferecem eBooks gratuitos on-line. É aqui que Stuvera vem à minha mente como resultado da minha experiência no site deles em busca de livros on-line. Eles são bem abastecidos com os melhores livros que você pode pedir sobre qualquer assunto ou disciplina. Minha razão para apresentar você a um lugar como Stuvera é por causa da riqueza de materiais de leitura em sua biblioteca sobre o assunto da física básica e, sim, este eBook site em pdf não é realmente do seu alcance! Você pode, na verdade, obter ótimos livros sobre Stuvera em mais de uma disciplina de estudo. Vou seguir em frente e fazer uma lista dos melhores livros básicos de física, em vez de apenas mencionar um, para que você tenha certeza de que encontrará a sua melhor escolha no Stuvera – o meu site mais satisfatório para baixar e ler os melhores livros gratuitos online. fora sua coleção do melhor livro de física estatística em stuvera.

Qual é a sua estatística favorita?

 

 

 

 

A média aparada. Tradicionalmente, se você tem um conjunto de dados com valores discrepantes, é recomendável usar a mediana. Mas por que não apenas aparar os outliers (e um número igual de pontos de dados na outra extremidade dos dados classificados? Na verdade, a média é uma média aparada de 0% e uma mediana é (essencialmente) uma média aparada de 50%. se você deve usar a mediana ou a média pode ser substituído pela pergunta mais abrangente de “qual média aparada você usaria para esse conjunto de dados?

O que é uma estatística F?

 

 

 

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Uma estatística F é a razão de duas variações. Você pode usar esta estatística em um teste F para avaliar a proporção. A interpretação dos resultados depende de quais variações estão incluídas na razão. Você pode usar o teste F para testar coisas como a igualdade de variações de grupo, a igualdade de médias de grupo, comparar o ajuste de diferentes modelos lineares e avaliar a importância geral de um modelo. Leia minha postagem no blog para ver como F- estatísticas e o teste F funcionam em ANOVA.http: //statisticsbyjim.com/anova …

2
Um teste F é um teste estatístico usado basicamente para descobrir se duas variações são iguais. O nome foi cunhado por George W. Snedecor, em homenagem a Sir Ronald A. Fisher. Fisher inicialmente desenvolveu a estatística como a razão de 2 variâncias na década de 1920. O teste F desempenha um papel importante na análise de variância (ANOVA) e na análise de regressão para descobrir se o modelo se ajusta bem aos dados. : Teste-F – Wikipedia

Por que você usa uma estatística Z em vez de uma estatística t ao fazer um teste de hipótese para proporções?

 

 

 

1
Ao fazer um teste de hipótese para proporções, usamos a distribuição Binomial Bin (n, p) Bin (n, p) Bin (n, p). A variação da distribuição é np (1-p) np (1-p) np (1-p), que depende apenas do parâmetro ppp. Uma vez que especificamos o parâmetro na hipótese nula (geralmente p = p0p = p0p = p_0), na verdade conhecemos a variação da população. Assim, podemos usar um escore Z X¯-p0p0 (1-p0) n√X¯-p0p0 (1-p0) n \ frac {\ barra {X} -p_0} {\ sqrt {\ frac {p_0 ( 1-p_0)} {n}}} como a estatística de teste.

Quão importante é a estatística para um especialista em economia?

 

 

 

 

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Eu diria que ele pertence às unidades centrais que tornam um economista bom. Esses eixos são (IMHO): Teorias / conceitos de base: – Microeconomia (para entender incentivos, esquemas de mercado, monopólios, externalidades, liberdade, teoria dos jogos, comportamento) economia, etc.) – Macroeconomia (para entender o mundo em nível nacional, basicamente. É apoiada pelos conceitos microeconômicos também) – Teorias de longo prazo / desenvolvimento e crescimento (para entender a interação de curto e longo prazo. como macroeconomia a longo prazo, necessária para entender por que os países crescem e outros não, por isso fornece os prós e os contras em relação às políticas públicas.Ferramentas de suporte – Estatísticas / Econometria (usadas para medir e trabalhar com os 3 itens superiores. Resumindo, necessário escrever e entender artigos / teorias, portanto é bastante útil) – Equações de álgebra / dinâmica (é necessário outro tipo de matemática)

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Extremamente importante. Você pode dividir o campo em teórico e empírico. A teoria apresenta noções mais abstratas de como a economia funciona, enquanto a empírica busca avaliar a teoria e / ou adicionar conteúdo aos modelos teóricos. Por exemplo, digamos que estamos criando um modelo e um dos parâmetros no modelo é a elasticidade. Econometria / estatística são as ferramentas usadas para inserir números reais nessas equações abstratas, coletando dados e analisando os números.

3
Extremamente importante. Um economista ou alguém que espera se tornar economista no mundo acadêmico ou empresarial deve ser capaz de avaliar dados, não apenas para testar hipóteses, mas também para formulá-las. Se você não conhece os rudimentos da análise de dados, ou seja, as estatísticas, está no jogo errado.

Quais são as limitações das estatísticas?

 

 

 

 

 

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As estatísticas, especialmente quando empregadas em um ambiente de pesquisa de negócios, operam com uma hipótese a priori para testar e estabelecer protocolos a serem seguidos. Em certos casos, como por que a área de DumDum em Calcutá possui uma seção da população sem acesso a canais bancários formais? Nesse caso, adotar uma técnica Delphi, amostragem proposital ou dizer outros métodos de amostragem não probabilísticos que nos auxiliam podem ser empregados. As estatísticas inferenciais e descritivas pouco fazem para nos ajudar nesse sentido. espero que isso ajude!

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Nos primórdios da ciência da computação, as pessoas costumavam dizer: lixo dentro, lixo fora. Se os dados vierem de amostras que não são representativas das populações de interesse; se os dados provêm de estudos que não foram bem projetados; se as medidas não são confiáveis e não são válidas; e assim por diante, nenhuma análise estatística produzirá resultados úteis ou significativos. Precisamos prestar atenção de onde vêm os números.

Qual é uma explicação intuitiva para a definição de estatística suficiente (com probabilidades condicionais)?

 

 

 

 

 

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A estatística suficiente para um parâmetro fornece todas as informações necessárias para estimar esse parâmetro. Por exemplo: seja ΣXiΣXi \ Sigma X_i uma estatística suficiente para estimar um parâmetro θθ \ theta. Isso significa que, quando você está conduzindo o experimento, basta acompanhar a soma das amostras aleatórias para estimar o parâmetro. Você não precisa salvar as amostras aleatórias individuais para estimar o parâmetro θθ \ theta (Todas as informações necessárias para estimar θθ \ theta já estão presentes no ΣXiΣXi \ Sigma X_i).

Qual é mais difícil, estatística ou matemática? Quão?

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A resposta para isso está em quais são seus pontos fortes. A estatística é uma ciência e envolve a coleta de muitos dados. Dependendo de quantas variáveis você está lidando, da qualidade de seus dados etc., a análise pode ser realizada em grande parte por computador e sua principal função é interpretá-la. O objetivo das estatísticas é encontrar padrões no mundo real e estimar os resultados. É prático, bagunçado e se conecta diretamente às ciências sociais, medicina, negócios, etc. O matemática, por outro lado, não é uma ciência, mas um meio pelo qual a ciência é feita. É uma área de pensamento puro, de definições, regras e lógica. É uma área da beleza, e os avanços nela são em grande parte sobre a construção de conhecimento ou a descoberta de métodos mais rápidos para fazer análises quantitativas. Os matemáticos criam a linguagem e a estrutura que os cientistas usam para fazer seu trabalho, mas a matemática é um ramo da filosofia. Se você gosta de lógica e pensamento puro, a matemática parece mais fácil que a estatística. Se você gosta de colocar os dados em suas mãos e se concentrar nisso, usando a ferramenta de estatística para fazê-lo, a estatística será mais fácil do que a matemática.

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Os dois campos são realmente incomparáveis. Existem pessoas que acham a matemática relativamente fácil, mas lutam com qualquer coisa que envolva dados reais, e há pessoas que se sentem muito confortáveis com os dados e lutam com a matemática.

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Eu sempre sinto que é estranho dizer que um assunto é mais difícil que outro. Especialmente quando eles são tão intimamente relacionados quanto matemática e ciências. Estes são campos ENORME e LARGO, com uma enorme quantidade de atividades de pesquisa ocorrendo. Como você diz que um é mais difícil que o outro quando ambos têm tantas perguntas não resolvidas para resolver e áreas de exploração? Como podemos comparar esses dois países quando mapeamos tão pouco por tão pouco tempo?

Quais são os bons recursos para aprender estatísticas online?

 

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Este currículo é bem organizado, adequado para iniciantes, e todos disponíveis online –

http://www.openintro.org/stat/

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Aqui estão alguns links: Online Statistics Courses | Os dados foram coletados por meio de entrevistas semiestruturadas e entrevistas semi-estruturadas, com o objetivo de avaliar os resultados obtidos.

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Olá, hoje em dia, se você não souber algo, o Google poderá orientá-lo imediatamente, portanto, todos poderão ser especialistas se tiverem tempo para tarefas específicas. quem está oferecendo o quê e você precisa navegar por vários sites, canais do youtube etc. Mas se você estiver recebendo algum curso mais barato da Udemy, cousera, skillshare, sugiro que você os procure, porque eles já fizeram a parte mais difícil para você trazer tudo em um só lugar. Eu recomendaria o seguinte curso – Statistics for Beginners | Qualquer um pode se tornar realmente bom em qualquer coisa, se estiver pronto para colocar seu trabalho dedicado, mas se tornar um especialista não é possível porque ninguém é mestre, há um processo contínuo para aprender mais e mais … É como uma Bíblia de estatística – tem tudo você precisa saber em Estatística para se tornar realmente bom em Estatística. Espero que isso ajude você em algum nível e, se houver mais alguma dúvida, entre em contato.

Que estatística aparentemente legítima ou bem-gerada perturba você quando pensa em quantas pessoas acreditam ou entendem mal?

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Há muito tempo, Mark Twain observou que havia três classes de mentiras. “Mentiras, malditas mentiras e estatísticas”. O problema das estatísticas em geral é que, embora a mídia popular goste de citar várias porcentagens estatísticas, elas geralmente falham em fornecer números brutos e contexto. Apenas como um exemplo que eu usei antes… . Anos atrás, um jornal local tinha manchetes sensacionais no sentido de que a taxa de homicídios no município vizinho subia 100%. Muito lúgubre … Até você perceber que no ano anterior havia um homicídio no município, e este ano houve dois … Não muito assustador, mas ainda bastante preciso, do ponto de vista percentual. observe os números brutos e também coisas como os números de amostragem, a distribuição na população etc. etc. Além disso, há uma tendência de pegar um número que alguém retirou de suas regiões inferiores e começar a citá-lo como fato, quando na verdade, não é nada disso. Como o “conhecimento comum” de que usamos apenas 10% do nosso cérebro …

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Sou membro da Igreja de JESUS CRISTO dos santos dos últimos dias, ou como algumas pessoas sabem, os mórmons. Há muitas pessoas que são totalmente contra a minha igreja. Eles usam todos os meios possíveis para tentar destruir a igreja ou a fé das pessoas. Uma coisa que eles realmente me queimam é o fato de declararem estatísticas (ruins) do estado de Utah, como se fossem estatísticas da igreja SUD, e todos os “mórmons”. Eles não percebem que, de todos os mórmons em todo o mundo, apenas 15 a 20% vivem em Utah. Mais de 50% vive fora dos Estados Unidos.

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As pessoas geralmente papagaiam a noção de que “você perde 90% do calor do corpo através da cabeça”. Supostamente, essa idéia foi apoiada por um estudo militar, meio século atrás, no qual os soldados usavam muitas camadas de roupas quentes em um clima frio, mas não usavam cobertura da cabeça. Estudos mais recentes sugerem que as pessoas perdem uma quantidade proporcional de calor na cabeça, em relação à quantidade de pele exposta. Portanto, novas estimativas sugerem que 7 a 10% do calor é perdido na cabeça. Mas continue e continue recitando lendas urbanas sobre o calor central perdido cranialmente.para Aprendizado Estatístico de Máquina – Aprenda conceitos básicos de máquina, como Regressões Lineares e Árvore de Decisão, etc. Melhor aprender o pacote Scikit em Python. Depois de concluir essas 3 etapas, você estará pronto para atacar problemas mais difíceis de aprendizado de máquina e aplicativos comuns do mundo real. ciência de dados.

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O objetivo deste estudo foi avaliar os efeitos da utilização de técnicas de amostragem para análise de variáveis de mercado, de modo a identificar os fatores que influenciam o desempenho das empresas, bem como os fatores que influenciam no desempenho da empresa. O objetivo do presente trabalho foi avaliar o efeito de um modelo de regressão linear de dados em um modelo de análise de dados, utilizando-se um modelo de análise de dados.

O que é estatística descritiva?

 

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Obrigado por perguntar. Eles definem fundamentalmente uma característica para um grupo de populações, etc. A média é uma soma reta de números divididos pela contagem que constitui a população. Idade média dos alunos em uma escola primária Renda média para uma seção da população em uma determinada área geográfica Na imagem, existem outros, como o Median, o valor do ponto acima e abaixo são 50% dos assuntos e, em seguida, existe um valor de Modo mais frequente para o conjunto que está sendo descrito. Pode-se dizer que a maioria dos alunos de uma determinada classe é de 15 anos ou mais avaliados.Obrigado

Existem bons livros “populares” sobre estatística?

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Este livro é incrivelmente bom: The Lady Tasting Tea: How Statistics Revolucionou Science in the Twentieth Century por David Salsburg. “Em uma festa de chá de verão em Cambridge, Inglaterra, uma senhora afirma que o chá derramado no leite tem um sabor diferente do do leite derramado no leite. Sua idéia é proferida pelas mentes científicas do grupo. Mas um convidado, chamado Ronald Aylmer Fisher, propõe testar cientificamente a hipótese da dama. Não havia pessoa melhor para realizar esse teste. no campo da estatística, com ênfase no controle dos métodos de obtenção de dados e na importância da interpretação.Ele sabia que a maneira como os dados eram coletados e aplicados era tão importante quanto os próprios dados.No The Lady Tasting Tea, os leitores encontrarão não apenas Ronald Fisher teorias (e suas repercussões), mas as idéias de dezenas de homens e mulheres cujo trabalho revolucionário afeta nossas vidas cotidianas.Escrevendo com veracidade e inteligência, o autor David Salsburg traça a ascensão e A queda das teorias de Karl Pearson, explora os métodos estatísticos de controle de qualidade de W. Edwards Deming (que reconstruíram a economia do Japão no pós-guerra) e relata a história dos primeiros trabalhos de Stella Cunliff sobre a capacidade de pequenos barris de cerveja na fábrica de cerveja Guinness. O chá não é um livro de fatos e números secos, mas a história de grandes indivíduos que ousaram olhar o mundo de uma maneira nova “.

O que é uma interpretação estatística de redes neurais?

 

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Usando o sinal de treinamento e propagando novamente o erro, em cada camada, as redes neurais particionam o espaço de entrada (da camada abaixo) em regiões, onde as regiões são codificadas usando representação distribuída. A codificação corresponde à função não linear das distâncias dos hiperplanos, posicionados adequadamente no espaço de entrada (da camada abaixo).

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As redes estatisticamente neurais no cérebro funcionam como os diagramas de exclusão de Venn. As saídas de vários nós, quando colocadas umas sobre as outras, formam os reinos do provável e improvável. O resultado final é uma% de suspeita razoável de que um determinado resultado é real. O resultado final de várias execuções mais atalhos de experiência prática leva às informações disponíveis para a tomada de decisão.

Quais são alguns problemas não resolvidos na teoria da estatística?

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Eu diria que um deles seria um método de propósito geral para avaliar a convergência das cadeias de Markov à sua distribuição de equilíbrio, isto é, quantificar quanto tempo de “queima” você precisa ao realizar o MCMC. Isso é fundamental para obter bons resultados em muitas situações, mas, tanto quanto eu sei, não há muita teoria para nos guiar, mesmo em situações simples, como a amostragem de Gibbs, e os limites existentes são frouxos o suficiente para serem encontrados. de pouco uso na prática.

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Isso não é estatística convencional, mas há muitas perguntas interessantes em Estatística Algébrica, um campo que eu realmente espero que seja resolvido. Consulte uma pesquisa aqui: http: //arxiv.org/abs/0707.4558

Quais são os tópicos de pesquisa interessantes em estatística?

 

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Estou morrendo de vontade de ver alguém comparar quanto gastamos por indivíduo na prisão e quanto gastamos em educação, em cada estado dos EUA nos últimos 20 anos. No entanto, é importante ressaltar que, além de ser um produto de alta qualidade, o produto pode apresentar pequenas variações na tonalidade e no tamanho da estampa.

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Para obter tópicos bons e mais recentes sobre estática, consulte os periódicos internacionais relacionados ao seu campo. A partir de agora, você terá acesso a um banco de dados com todas as informações necessárias para que você possa obter informações detalhadas sobre os procedimentos e procedimentos necessários.

Qual é o melhor tutorial de estatística para ciência de dados?

 

 

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Hai! Go para tutoriais online das Soluções ExcelR. Eles fornecem treinamento em sala de aula nos espaços Agile, Gerenciamento de Projetos, Análise de Negócios, Gerenciamento de Serviços de TI e Garantia de Qualidade.

Qual é a estatística ou fato mais enganador, mas tecnicamente verdadeiro, que você já ouviu?

 

 

 

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..Em meados da década de 80, na Universidade da Carolina do Norte, o salário inicial médio dos estudantes de geografia era bem superior a US $ 100.000. A razão pela qual isso é verdade é que Michael Jordan, estrela da NBA, frequentou a UNC nos anos 80 e recebeu seu bacharelado em geografia. Sempre que você ouvir referência “média”, sua próxima pergunta deve ser se a distribuição é aproximadamente normal.

Quais estatísticas me farão sentir que minha vida inteira era uma mentira?

 

 

 

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Uma estatística de QI muito assustadora: o exército dos EUA começou a medir o QI no século 20 como uma maneira de identificar se os recrutas eram inteligentes o suficiente para sobreviver e se apresentar no campo de batalha. Depois de vários anos de testes, o comando superior revelou uma diretriz que os novos recrutas deveriam: o exército dos EUA tinha que ter um QI de 83 ou mais para ser considerado para aceitação. Portanto, as pessoas que não atingiram o QI 83 foram consideradas “incompetentes” a ponto de colocá-las no campo de batalha poria em perigo a vida de seus soldados. Camaradas. Basicamente, eles não podiam confiar em nada no Exército. Mas na sociedade em geral, isso é 1/10 das pessoas. 10% dos cidadãos através dos padrões do Exército não podem confiar em tarefas como carregar uma arma e seguir ordens diretas. Isso é assustador. E não sabemos o que fazer com isso agora. O famoso psicólogo Jordan Peterson também explica essa situação muito bem em seus vídeos do YouTube.

Qual é a diferença entre uma estatística T e uma estatística F?

 

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Não muito. Um quadrado da estatística T com n grau de liberdade torna-se estatística F com (1, n) grau de liberdade. Outra diferença vem em termos de testar a hipótese. Testando as médias de duas amostras O teste T é usado, no entanto, para testar a variação de duas amostras, a estatística F é usada .. Espero que ajude.

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O teste F é uma generalização de um teste T para várias categorias. Um teste T só pode determinar se duas amostras são provenientes de populações diferentes; um teste F pode considerar tantos grupos populacionais diferentes quanto o designamos.

Qual é a diferença entre uma estatística (dado) e Estatística (teoria)?

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A estatística é um assunto como física, química, biologia. Estatística são as características da amostra. Amostra é o subconjunto da população. População é todo o resultado possível. Se você deseja pesquisar sobre pacientes diabéticos de Bangladesh, todos os pacientes diabéticos são sua população e alguns deles são sua amostra. A idade, sexo, religião, status socioeconômico, condição diabética etc. são suas estatísticas.

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Por um lado, a estatística é um ramo da matemática que estuda a aleatoriedade e a incerteza em relação às variáveis (aleatórias). Por outro lado, uma estatística é uma fórmula que, dada uma amostra, é usada para calcular alguma quantidade (parâmetro) associada às propriedades estatísticas dessa amostra. Por exemplo, a fórmula média da amostra: 1 / n∑ni = 1xi, 1 / n∑i = 1nxi, 1 / n \ sum_ {i = 1} {n} x_i, é uma estatística para a média da população, μμ \ mu.

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No singular, nós estamos nos referindo a um resultado específico, p. Uma medição do número de defeitos durante uma execução de produção. As estatísticas, como a matemática, se refeririam ao campo geral de especialização. Pode ser de alguma relevância observar que o inglês não distingue (com a mesma raiz da palavra) o que é um “Zahl” ou um “Anzahl” em alemão. Em inglês, a estatística seria paralela a “Zahl”. Número seria o paralelo para “Anzahl”.

Uma estatística t negativa significa que o coeficiente não é significativo?

 

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Não necessariamente. Significa apenas que seu experimento, independentemente do que você estava estudando, resultou em uma média mais baixa do que a população em geral. Por exemplo, se você estiver estudando um tratamento para perda de peso ou redução de tabagismo, espera que seu experimento ofereça um peso médio ou número de cigarros consumido menor. Ao avaliar uma estatística t em um design experimental de duas caudas (que é o design usual, especialmente para estudos preliminares), estamos principalmente interessados na magnitude ou valor absoluto da estatística do teste, porque isso sugere quanta alteração está associada ao experimento. Em um projeto experimental unilateral, em que predizemos a direção do efeito do tratamento e sua magnitude, é possível obter uma estatística t que é muito grande em magnitude, mas não significativa, porque ocorreu na cauda oposta à a região de rejeição. Esse efeito paradoxal pode ocorrer em estudos do comportamento humano, uma vez que nós, humanos, podemos ser uma espécie muito contrária. Essa é uma das razões pelas quais projetos experimentais bicaudais são frequentemente usados, especialmente no início. Por exemplo, há alguma evidência de que os anúncios antidrogas vívidos e memoráveis de meados do século 20 podem ter aumentado a curiosidade dos jovens sobre drogas, levando a mais uso de drogas. Da mesma forma, os programas de redução de peso e cessação do tabagismo podem ter um efeito rebote, onde os participantes do estudo podem progredir por um tempo e depois regredir para a mesma ou pior situação em que estavam antes do tratamento. É por isso que é bom fazer experimentos de acompanhamento e replicação.

Como as estatísticas de teste, estatística z, teste z e valor p (nos testes de significância) estão relacionados?

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Leia os seguintes tópicos da wikipedia nesta ordem – probabilidade, função de densidade de probabilidade, função de distribuição cumulativa, PDF de uma curva Gaussiana, CDF de uma curva Gaussiana, valor P, estatística Z e teste Z. Você encontrará sua resposta.

Quais são alguns bons livros sobre inferência estatística?

 

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Definitivamente não é o meu caso, mas pensei em mencionar um vídeo que assisti três vezes e assistirá novamente para colocá-lo firmemente em minha mente. Descreveu como a célula viva funciona com muito boas animações apresentadas. No final do vídeo, ele mergulhou na ciência estatística e eu aprendi bastante com isso. Você pode estar interessado em assistir ao vídeo. Eu fui. É chamado de programação da vida e é muito fácil de encontrar no Google. Isso pode estar relacionado a: Programação da Vida … mas não tenho certeza.

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Preços muito competitivos em comparação com outros livros didáticos desse nível! Este livro organizado organicamente revela a rigorosa teoria da probabilidade e inferência estatística no estilo de um tutorial, usando exemplos trabalhados, exercícios, numerosas figuras e tabelas e simulações por computador para desenvolver e ilustrar conceitos Começando com uma introdução às idéias e técnicas básicas da teoria das probabilidades e progredindo para tópicos mais rigorosos, a Probabilidade e os Inferências Estatísticas estudam a transformação de Helmert para distribuições normais e o tempo de espera entre falhas em distribuições exponenciais e desenvolve noções de convergência em probabilidade e distribuições. O teorema (CLT) para a variância amostral introduz distribuições amostrais e as expansões Cornish-Fisher concentram-se nos fundamentos de suficiência, informação, completude e ancilaridade explicam o Teorema de Basu, bem como famílias de distribuições de localização, escala e escala de localização abrange estimadores de momento, estimadores de máxima verossimilhança (MLE), Rao-Blackwellization e a desigualdade de Cramér-Rao discute uniformemente estimadores imparciais de variância mínima (UMVUE) e Teoremas de Lehmann-Scheffé, focados na teoria de Neyman-Pearson dos mais poderosos (MP) e uniformemente mais poderosos Os testes de hipóteses (UMP), bem como os intervalos de confiança, incluem os testes de razão de verossimilhança (LR) para os coeficientes de média, variância e correlação, resumindo os métodos bayesianos que descrevem as propriedades da razão de verossimilhança monótona (MLR), que manipulam transformações estabilizadoras de variância, fornecem um contexto histórico para descobertas estatísticas e estatísticas. Utilizando mais de 1400 equações para reforçar seu assunto, Probabilidade e inferência estatística é um texto inovador para os cursos de graduação e primeiro nível do primeiro ano de graduação em nível superior de probabilidade e inferência estatística que concluíram um pré-requisito de cálculo, bem como um te suplementar xt para classes em Inferência Estatística Avançada ou Teoria da Decisão.Probabilidade e Inferência Estatística

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Preços muito competitivos em comparação com outros livros didáticos desse nível! Este livro organizado organicamente revela a rigorosa teoria da probabilidade e inferência estatística no estilo de um tutorial, usando exemplos trabalhados, exercícios, numerosas figuras e tabelas e simulações por computador para desenvolver e ilustrar conceitos Começando com uma introdução às idéias e técnicas básicas da teoria das probabilidades e progredindo para tópicos mais rigorosos, a Probabilidade e os Inferências Estatísticas estudam a transformação de Helmert para distribuições normais e o tempo de espera entre falhas em distribuições exponenciais e desenvolve noções de convergência em probabilidade e distribuições. O teorema (CLT) para a variância amostral introduz distribuições amostrais e as expansões Cornish-Fisher concentram-se nos fundamentos de suficiência, informação, completude e ancilaridade explicam o Teorema de Basu, bem como famílias de distribuições de localização, escala e escala de localização abrange estimadores de momento, estimadores de máxima verossimilhança (MLE), Rao-Blackwellization e a desigualdade de Cramér-Rao discute uniformemente estimadores imparciais de variância mínima (UMVUE) e Teoremas de Lehmann-Scheffé, focados na teoria de Neyman-Pearson dos mais poderosos (MP) e uniformemente mais poderosos Os testes de hipóteses (UMP), bem como os intervalos de confiança, incluem os testes de razão de verossimilhança (LR) para os coeficientes de média, variância e correlação, resumindo os métodos bayesianos que descrevem as propriedades da razão de verossimilhança monótona (MLR), que manipulam transformações estabilizadoras de variância, fornecem um contexto histórico para descobertas estatísticas e estatísticas. Utilizando mais de 1400 equações para reforçar seu assunto, Probabilidade e inferência estatística é um texto inovador para os cursos de graduação e primeiro nível do primeiro ano de graduação em nível superior de probabilidade e inferência estatística que concluíram um pré-requisito de cálculo, bem como um te suplementar xt para classes em Inferência Estatística Avançada ou Teoria da Decisão.Probabilidade e Inferência Estatística

Aquecimento Global: Qual é o nível de significância estatística no aquecimento?

 

 

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Os efeitos solares são o principal fator de mudança de temperatura. Os gases de efeito estufa são uma pequena contribuição em comparação. Devido a fatores solares, estamos em um ciclo de aquecimento desde 1850. Isso persistirá por várias centenas de anos. Não há nada que possa ser feito sobre isso. Existe um movimento político que quer o governo global e os impostos globais que estão usando alguns cientistas para promover o mito de dióxido de carbono / combustível fóssil / aquecimento global. A mídia é cúmplice, como sempre.

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Lembre-se, neste mundo existem mentiras, malditas mentiras e estatísticas. Sempre considere sua fonte e qual lista de mercadorias eles estão tentando vender para você. O mundo fica a apenas um século de uma onda de frio de quinhentos anos chamada Pequena Era do Gelo. Se alguém está tentando vender você, todos morreremos em doze anos, se não fizermos algo drástico, sou duvidoso. Se isso me faz negar, posso viver com isso. Lembre-se, desde a década de 1970, passamos de uma nova era do gelo, para o aquecimento global, para as mudanças climáticas.

Estatística é matemática?

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Minha resposta, que é “não”, é explicada mais detalhadamente na resposta de Michael Hochster a O que pensam matemáticos e estatísticos puros um do outro? Veja também: Resposta de Joe Blitzstein a Qual é a principal diferença entre os principais alunos de estatística e matemática? Como nos objetivos principais / por que estatística vs matemática.

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Não, a estatística é uma ciência, da mesma forma que a física, que também depende muito da matemática, é uma ciência porque ambas dependem de dados do mundo real. Probabilidade, essencial para a compreensão da estatística, em um ramo da matemática.

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Um matemático puro veria um estatístico como um probabilista particularmente aplicado, e um probabilista como alguém que apenas estudava medidas que atribuem uma a todo o espaço. Um estatístico amigo meu tem uma estatueta vagabunda no escritório de um matemático. Em volta do pescoço da figura há um sinal que diz “provará teoremas da comida”

       Tabela de Conteúdo

  • estatistica-para-ciencia-de-dados-com-linguagem-r
    • Apresentação
    • Dedicação
    • Autor
    • resumo
  • plataformas-análise-dados-estatísticas
    • Plataformas de análise estatística de dados
  • plataforma-linguagem-r
    • A plataforma R
    • Linha de comando
    • RStudio
    • Conseguindo ajuda
    • Explorando o
    • RStudio
    • Operadores
    • Variáveis ​​e tipos de
    • Dados
    • Objetos
    • Vetor
    • Matrizes
    • Matrizes
    • Listas
    • Quadros de dados
    • Funções
    • Estruturas de controle
  • estatística para ciência de dados
    • Introdução à Estatística para Análise de Dados
    • Visualizando e descrevendo dados quantitativos
    • Estatística Descritiva x
    • Estatística Inferencial
  • medidas-dispersão-tendência-central
    • Visualização e
      Descrição de dados quantitativos
    • Definindo variáveis ​​quantitativas discretas e contínuas
    • Medidas de tendência central – média
    • Medidas de Tendência Central – Mediana
    • Medidas de Tendência Central – Moda
    • Outras medidas de tendência central
    • Medidas de dispersão
    • Medidas de posição relativa – quartis e percentis
    • Gráficos para variáveis ​​quantitativas
  • associações-correlação-causalidade
    • Análise bidimensional
      Associação entre
    • variáveis ​​qualitativas
    • Medidas de associação entre variáveis ​​qualitativas
    • Associação entre variáveis ​​quantitativas
    • Medidas de associação entre variáveis ​​quantitativas
    • Associação entre variáveis ​​qualitativas e quantitativas
    • Analisando e interpretando gráficos de dispersão
      Atribuindo funções a variáveis ​​de plotagem de dispersão
    • Noções básicas sobre correlação
    • Condições para análise de correlação
    • Correlação e Causalidade
  • probabilidade
    • Probabilidade conjunta
    • Probabilidade
    • Condicional e Independência
    • Tabelas de contingência
    • Árvores de probabilidade
  • regra-de-bayes-distribuições-probabilidade
    • Variáveis ​​aleatórias e
    • Distribuições de probabilidade
    • Distribuição uniforme
    • Distribuição normal
    • Teorema do limite central
    • Distribuição Exponencial
    • Distribuição Qui-Quadrado
    • Distribuição t do aluno
    • Distribuição F
  • testes-hipótese-análise-variância-anova
    • Introdução à Inferência Estatística
    • Distribuições e proporções de amostragem
    • Testes de Hipóteses
    • Projeto de Experimentos e Análise de Variância (ANOVA)