Modelo Linear Misto

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O principal objetivo do modelo linear misto é remover a premissa de independência dos dados, da análise de regressão comum.

Introdução às Séries Temporais

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Uma série temporal é um conjunto de observações de uma variável de interesse tomadas ao longo do tempo. Utilizando a relação de dependência (ou correlação) que uma observação da série apresenta com relação às anteriores, pode-se construir modelos para esta série e, com eles, gerar previsões para os próximos valores que ela pode assumir.

Testes para comparação de proporções

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Os testes de hipótese fazem parte da estatística inferencial que é usada para formular conclusões e fazer inferências sobre as populações baseados em dados de amostras coletados em pesquisas.

Você conhece o Statplace?

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Statplace é uma plataforma criada para conectar os profissionais de estatística com as demandas de produção científica que continuamos recebendo na Oper.

Blockchain, Big Data e IoT: o que você precisa saber

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O que você precisa saber sobre blockchain, big data e internet das coisas, como elas se relacionam e o que esperar do futuro

A estatística por trás da eficácia da vacina

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No artigo de hoje vamos explicar um pouco mais sobre a estatística por trás da eficácia da vacina e os critérios para a sua aprovação.

Consultoria data driven é o melhor para a minha empresa?

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A consultoria data driven é uma forma de levar os conceitos do trabalho com dados para todos em uma empresa de uma forma rápida e efetiva.

Como decisões orientadas a dados afetam o desempenho das empresas?

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Consultamos uma das pesquisas do economista Erik Brynjolfsson, do MIT, para saber como decisões orientadas a dados afetam o mercado.

As vantagens de usar data science no marketing

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Data science e marketing andam cada vez mais juntos e esse time pode ser um dos primeiros a entrar na cultura data driven em uma empresa.

Inteligência artificial e big data aplicados a negócios

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Inteligência artificial e big data são palavras que ganharam uma popularidade muito grande nos últimos anos e acabam muitas vezes sendo usadas fora de contexto.