Data Analysis Tutorials

Descubra o impacto da multicolinearidade nos modelos de regressão. Descubra técnicas para detectar multicolinearidade e manter a confiabilidade do modelo. Saiba como lidar com a multicolinearidade com soluções práticas.

Determine se há uma diferença significativa entre as médias dos dois grupos usando t.test() no R.

Descubra as principais diferenças, aplicações e implementação da normalização e padronização no pré-processamento de dados para aprendizado de máquina.

A função SUMMARIZE() do DAX cria tabelas de resumo agrupando dados e aplicando funções de agregação em ferramentas como o Power BI e o Excel Power Pivot. Continue lendo para saber como usar DAX SUMMARIZE() para agrupar e agregar seus dados e obter boas percepções.

Use color_palette() para separação categórica clara, cubehelix_palette() para dados sequenciais graduais e diverging_palette() para divergência clara de um ponto médio.

Aprenda a fazer regressão linear simples. Domine a equação do modelo, entenda as principais suposições e diagnósticos e saiba como interpretar os resultados de forma eficaz.

Aprenda a calcular o desvio padrão da amostra e a entender sua importância na análise estatística. Explore exemplos e práticas recomendadas para a interpretação de dados do mundo real.

Saiba como calcular a soma total de quadrados (SST), a soma de quadrados de regressão (SSR) e a soma de quadrados de erro (SSE) para avaliar a precisão do modelo de regressão. Descubra suas relações matemáticas e como elas afetam o R-quadrado.

Descubra como interpretar o r-quadrado ajustado para avaliar o desempenho do modelo de regressão. Compare a diferença entre o r-quadrado e o r-quadrado ajustado com exemplos em R e Python.

Descubra como usar o teste ANOVA para comparar médias de vários grupos com exemplos claros, aplicações reais e dicas práticas para análise de dados.

Descubra o significado da distribuição gaussiana, sua relação com o teorema do limite central e suas aplicações no mundo real em aprendizado de máquina e testes de hipóteses.

A distribuição de Poisson modela a probabilidade de ocorrência de um determinado número de eventos em um intervalo fixo. Veja como ela é aplicada em cenários do mundo real, como a teoria das filas e a modelagem de tráfego.