Arquivo de outubro de 2009

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Carreira em alta para os profissionais que atuam com métodos analíticos.

quinta-feira, 8 de outubro de 2009

Hal Varian, economista-chefe do Google, disse: “Eu tenho dito que o trabalho dos estatísticos é o “sexy  job” dos próximos 10 anos. E eu não estou brincando”.

A carreira dos profissionais que atuam com métodos analíticos esta em alta e agora mais do que  nunca é um momento fundamental, para aproveitar as oportunidades e se preparar para os atuais e futuros desafios.

Veja a capa da última revista públicada  pela Associação Americana de Estatística (ASA).

stst

Em breve disponibilizaremos em nosso Blog, este artigo em português.


Segundo esta matéria, publicada pela ASA,  o relacionamento interpessoal é fundamental para o crescimento profissional. Bom, isso já não é segredo, mas o grande desafio é como colocar isso em prática  no nosso dia-a-dia.

Dada a relevância deste assunto, em breve a Estanislao promoverá um evento de Networking, especificamente, para os profissionais que atuam com métodos analíticos.

Fique de olho no nosso Blog para se manter atualizado.

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Fique por dentro dos pacotes do R que foram lançados em Setembro/2009

quarta-feira, 7 de outubro de 2009

Esta é uma lista de pacotes novos ou atualizados que foram lançadas para o R em Setembro. Para obter uma lista completa de todas as atualizações no CRAN, consulte o site  Cranberries para setembro de 2009.

Amer, o pacote permite ajustar modelos aditivo generalizados mistos através do algoritmo de modelagem implementado no lme4.
Ant, facilita a utilização do  ant dentro do R
MICE, este pacote desenvolve métodos de imputação uni e multivariada de dados.
MLCM, este pacote contém funções para estimar a contribuição das escalas medidas por um procedimento psicofísico. As estimativas são realizadas por máxima verossimilhança.
QCA , Atualização e melhorias no pacote que desenvolve análise comparativa qualitativa (QCA)
Pacote em Java que integra o R com o Hadoop.
rms , este pacote substitui o pacote Design e fornece uma variedade de ferramentas de regressão para acompanhar o livro Regression Modeling Strategies.
SOS, substitui o pacote RSiteSearch e torna mais fácil a busca aos tópicos de ajuda.
survey,  foi atualizado, este  pacote desenvolve uma série de métodos de amostragens complexas.
tikzDevice, este novo pacote permite o Látex ler ao gráficos proveniente de outputs do R.

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Rio sediará as Olimpíadas em 2016. Vitória para o Brasil e boas expectativas para os estatísticos!

sexta-feira, 2 de outubro de 2009

Os atletas têm buscado veementemente a competitividade e a alta performance. Para atingir estes objetivos, são necessários estudos e avaliações tanto dos atletas, quanto dos adversários. Neste contexto os métodos estatísticos são uma ferramenta fundamental para analisar os dados provenientes destes estudos.

Nos EUA não é novidade os estatísticos atuarem na área esportiva, Arthur Friedman trabalhou como estatístico de várias equipes esportivas, entre elas o New York Mets,  New York Rangers e Monday Night Football. Friedman em 1978 escreveu o livro intitulado The World of Sports Statistics, onde neste livro o autor já falava sobre a atuação na área esportiva.

No Brasil ainda temos muito que percorrer, então… que venham os jogos Olímpicos, a busca da  competitividade e da alta performance. Como fruto, serão geradas boas oportunidades para os profissionais aplicarem a estatística na área esportiva.

O presidente do Comitê Olímpico, Jacques Rogge, anuncia o Rio como cidade vencedora

O presidente do Comitê Olímpico, Jacques Rogge, anuncia o Rio como cidade vencedora

Rio Ganha2

imagem 3

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Vamos Lá Brasil! Rio 2016.

sexta-feira, 2 de outubro de 2009

Vídeo institucional do Comitê Rio 2016, para sediar as Olimpiadas, no Brasil.

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Primeiros passos com Bootstrap

quinta-feira, 1 de outubro de 2009

Bootstrap é uma técnica útil quando é necessário fazer inferências sobre estatísticas “não usuais”, como  por exemplo, na estimação dos erros dos modelos, dos intervalos de confiança ou até mesmo do R-quadrado proveniente de modelos de regressão.


Fundamento da técnica bootstrap : Uma vez que não se dispõe de toda a população de amostras (observações) faça-se o melhor com o que se dispõe que é o conjunto amostral X = (X1, X2,…Xn).


O pacote boot do R oferece algumas opções para desenvolver a técnica de bootstrap e métodos de reamostragem.


Este post apresenta um exemplo básico de bootstrap não-paramétrico (ou seja, assumindo a distribuição uniforme na geração das amostras), para estimar o R-quadrado de um modelo de regressão linear.

O modelo de regressão prevê a quantidade de milhas por galão (mpg), dado o peso do carro (wt) e o deslocamento (DISP).  A base de dados é a mtcars e o intervalo de confiança bootstrap é de 95%, baseado em 1000 repetições.


Script no R

# Bootstrap 95% CI para o R-Quadrado
library(boot)
# Função para obter o R-Quadraro a partir de uma base de dados
rsq <- function(formula, data, indices)
{
d <- data[indices,] # permite boot para selecionar amostra
fit <- lm(formula, data=d)
return(summary(fit)$r.square)
}
# bootstrapping com 1000 repetições
results <- boot(data=mtcars, statistic=rsq,
R=1000, formula=mpg~wt+disp)
# Apresenta os Resultados
results
plot(results)
# intervalo de confiança de 95%
boot.ci(results,)



Resultados


 

Bootstrap Statistics :

original         bias               std. error
t1*        0.781             0.0112         0.049

BOOTSTRAP CONFIDENCE INTERVAL CALCULATIONS

Based on 1000 bootstrap replicates

Intervals :

Level       BCa
95%   ( 0.6336,  0.8524)
 
Plot
grafico
 
Maiores informações sobre o pacote acesse:

http://cran.r-project.org/web/packages/boot/

 
 

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