Publicação de Leandro Gomes Vieira

🎉 Hoje é o Dia da Matemática! 📊 Este dia especial é uma oportunidade para reconhecermos a beleza e a importância dos números em nossas vidas. Seja nos detalhes mais complexos de um projeto ou nas operações simples do dia a dia, a matemática está sempre presente, ajudando-nos a criar, analisar e resolver. Que tal aproveitar esta data para refletir sobre como essa ciência fascinante impacta o seu trabalho e as inovações? #DiaDaMatemática #MatemáticaNaVida #Inovação

A Análise Bayesiana vem ganhando cada vez mais popularidade no mundo da estatística, e por boas razões. Ao contrário da Abordagem Frequentista, que depende de grandes amostras e de um cenário mais rígido para usar probabilidades, a Análise Bayesiana é comparativamente mais flexível e adaptável, permitindo integrar incertezas associadas à informação incompleta e dados limitados de forma eficaz. Isso a torna ideal para cenários onde os dados são escassos, existe conhecimento relevante extra dados ou onde é necessário ajustar constantemente as estimativas conforme novas informações são coletadas. Além disso, a Abordagem Bayesiana permite uma interpretação mais intuitiva dos resultados, favorecendo a tomada de decisões informadas em áreas como pesquisa ambiental, análise de risco e, claro, a ciência pesqueira – especialidade da Datenkraft. Essa versatilidade tem sido um diferencial importante para empresas que buscam soluções precisas e adaptáveis em presença de incerteza. Se você está pronto para explorar os benefícios dessa metodologia, conte com os nossos especialistas para aplicar tanto a Análise Bayesiana, quanto a Frequentista em seus projetos. Acesse nosso site e descubra como podemos ajudar. https://lnkd.in/dUFYYkAU #bayesiana #datascience #estatistica

A Análise Bayesiana vem ganhando cada vez mais popularidade no mundo da estatística, e por boas razões. Ao contrário da Abordagem Frequentista, que depende de grandes amostras e de um cenário mais rígido para usar probabilidades, a Análise Bayesiana é comparativamente mais flexível e adaptável, permitindo integrar incertezas associadas à informação incompleta e dados limitados de forma eficaz. Isso a torna ideal para cenários onde os dados são escassos, existe conhecimento relevante extra dados ou onde é necessário ajustar constantemente as estimativas conforme novas informações são coletadas. Além disso, a Abordagem Bayesiana permite uma interpretação mais intuitiva dos resultados, favorecendo a tomada de decisões informadas em áreas como pesquisa ambiental, análise de risco e, claro, a ciência pesqueira – especialidade da Datenkraft. Essa versatilidade tem sido um diferencial importante para empresas que buscam soluções precisas e adaptáveis em presença de incerteza. Se você está pronto para explorar os benefícios dessa metodologia, conte com os nossos especialistas para aplicar tanto a Análise Bayesiana, quanto a Frequentista em seus projetos. Acesse nosso site e descubra como podemos ajudar. https://lnkd.in/d5bPGWGq #bayesiana #datascience #estatistica

Seguindo firme nos estudos, para obter uma maior e melhor compreensão sobre o tema.

🔍 Avaliação de Grupos na Análise de Clusters 🔍 "A validação das estruturas de grupos encontrados é a parte mais difícil e frustrante da Análise de Clusters. Sem um esforço consciente nessa direção, a Análise de Clusters continuará a ser uma Arte das Trevas, acessível apenas aos escolhidos, que possuem experiência e grande coragem." (Jain e Dubes, 1988). Importância da Avaliação: A avaliação objetiva e quantitativa dos resultados de clustering é essencial para garantir a eficácia e a qualidade dos grupos formados. Algumas questões importantes a serem consideradas incluem: • Encontramos grupos de fato? • Os grupos são pouco usuais ou facilmente encontrados ao acaso? • Qual a qualidade (relativa ou absoluta) dos grupos encontrados? • Qual é o número natural / mais apropriado de grupos? Métodos de Avaliação: Existem três principais formas de analisar a qualidade dos grupos encontrados: • Critérios Internos: Avaliam a coesão e separação dos grupos utilizando apenas a informação dos dados. • Critérios Externos: Comparam a estrutura dos grupos encontrados com uma estrutura pré-definida. • Critérios Relativos: Comparam diferentes agrupamentos para determinar qual é o melhor. A validação adequada é fundamental para transformar a Análise de Clusters em uma prática científica, confiável e replicável. #DataScience#MachineLearning#ClusterAnalysis#DataClustering#AI#ClusteringValidation

Na análise estatística, as abordagens Bayesiana e Frequentista oferecem modelagens estatísticas diferentes para interpretar dados e tomar decisões sob incerteza. A Frequentista é amplamente difundida em cursos de formação básica em Estatística; por isso é mais conhecida e amplamente utilizada. Seu desempenho é muito bom principalmente para amostras grandes e em cenários onde as variáveis são “bem comportadas”. Porém, quando lidamos com incertezas substanciais, dados em quantidades limitadas ou se queremos incorporar conhecimento prévio na análise, a abordagem Bayesiana se destaca como vantajosa. Enquanto a Frequentista trata a probabilidade como a frequência relativa de eventos observáveis ao longo do tempo, a Bayesiana extende este conceito, tratando probabilidade como uma medição do grau de incerteza de proposições, sendo atualizável à medida que novos dados fornecem novas informações e, consequentemente, as incertezas se alteram. Esse ajuste dinâmico de probabilidades faz com que a Bayesiana seja mais flexível, particularmente em estudos ambientais e pesqueiros, onde a incerteza é talvez uma das poucas certezas, e as amostras costumam ser pequenas. Na Datenkraft, optamos preferencialmente – mas não exclusivamente – pela Análise Bayesiana, por sua adaptabilidade em diversos cenários reais, pela capacidade de oferecer previsões mais precisas mesmo com dados limitados, e pela facilidade com que quantifica incertezas. Somos especializados em Análise Estatística de Dados, Modelagem Quantitativa e Treinamento, com experiência predominantemente nas áreas de Ciências Ambientais e Pesqueira e de Conservação. Então, se sua empresa ou organização busca análises estatísticas robustas e inovadoras, fale com a gente! Acesse nosso site e descubra como podemos ajudar. https://lnkd.in/d5bPGWGq #bayesiana #frequentista #estatistica

A estatística é fundamental para interpretar dados de forma precisa e gerar insights valiosos. Vem aprender com os nossos cientistas como essa ferramenta transforma o conhecimento! 📊💡 #Orion #Ufal #CiênciaDeDados #LaboratórioDeCiênciaDeDados #UniversidadeFederalDeAlagoas #AnáliseDeDados #Estatística #Inovação

Na série de “materiais básicos de referência”, compartilhamos aqui o tradicional Guia de Economia Comportamental de 2024! Editado pelo @alain samson e esse ano com artigos super interessantes com temas como a aplicação de Machine Learning para sugerir nudges mais efetivos, o cenário de Ciências Comportamentais em instituições sem fins lucrativos e a importância de reconhecer a individualidade em Intervenções Comportamentais, vale a pena ler na íntegra e acompanhar os avanços dessa área tão importante. #economiacomportamental #cienciacomportamental #analytics #datascience

Na análise estatística, as abordagens Bayesiana e Frequentista oferecem modelagens estatísticas diferentes para interpretar dados e tomar decisões sob incerteza. A Frequentista é amplamente difundida em cursos de formação básica em Estatística; por isso é mais conhecida e amplamente utilizada. Seu desempenho é muito bom principalmente para amostras grandes e em cenários onde as variáveis são “bem comportadas”. Porém, quando lidamos com incertezas substanciais, dados em quantidades limitadas ou se queremos incorporar conhecimento prévio na análise, a abordagem Bayesiana se destaca como vantajosa. Enquanto a Frequentista trata a probabilidade como a frequência relativa de eventos observáveis ao longo do tempo, a Bayesiana extende este conceito, tratando probabilidade como uma medição do grau de incerteza de proposições, sendo atualizável à medida que novos dados fornecem novas informações e, consequentemente, as incertezas se alteram. Esse ajuste dinâmico de probabilidades faz com que a Bayesiana seja mais flexível, particularmente em estudos ambientais e pesqueiros, onde a incerteza é talvez uma das poucas certezas, e as amostras costumam ser pequenas. Na Datenkraft, optamos preferencialmente – mas não exclusivamente – pela Análise Bayesiana, por sua adaptabilidade em diversos cenários reais, pela capacidade de oferecer previsões mais precisas mesmo com dados limitados, e pela facilidade com que quantifica incertezas. Somos especializados em Análise Estatística de Dados, Modelagem Quantitativa e Treinamento, com experiência predominantemente nas áreas de Ciências Ambientais e Pesqueira e de Conservação. Então, se sua empresa ou organização busca análises estatísticas robustas e inovadoras, fale com a gente! Acesse nosso site e descubra como podemos ajudar. https://lnkd.in/dUFYYkAU #bayesiana #frequentista #estatistica

Análise de Componentes Principais (PCA) A PCA é uma técnica poderosa para simplificar a complexidade dos dados multidimensionais. 🔬 Aqui está um exemplo de análise de agrupamento de dados, facilitando a interpretação dos resultados. A Publicar Academia Científica e Estatística pode te ajudar a aplicar essa técnica e criar gráficos de qualidade para seu trabalho acadêmico! #PCA #Cluster #AnáliseEstatística #GráficosCientíficos #ConsultoriaCientífica Conte conosco para transformar suas preocupações em conquistas! https://lnkd.in/dYwUynWC