Análise Multivariada (Modelos Não Supervisionados):
-
R para Data Science
Aprenda a usar R para transformar dados brutos em insight, conhecimento e compreensão. Este livro apresenta você ao R, RStudio e ao tidyverse, uma coleção de pacotes R elaborados para trabalhar juntos com o objetivo de deixar a ciência de dados rápida, fluente e divertida. Adequado para leitores sem experiência prévia em programação, R para Data Science foi projetado para que você comece a fazer ciência de dados o mais rápido possível. Os autores Hadley Wickham e Garret Grolemund te guiam através dos passos de importar, fazer data wrangle, explorar e modelar seus dados e comunicar os resultados. Você obterá uma compreensão completa do quadro geral do ciclo de ciência de dados, junto das ferramentas básicas que você precisa para administrar os detalhes.
2 de fevereiro de 2021 -
Estatística Prática Para Cientistas de Dados: 50 Conceitos Essenciais
Métodos estatísticos são uma parte crucial da ciência de dados; ainda assim, poucos cientistas de dados têm formação estatística. Os cursos e livros sobre estatística básica raramente abordam os tópicos sob a perspectiva da ciência de dados. Este guia prático explica como aplicar diversos métodos estatísticos em ciência de dados, ensina a evitar seu mau uso e aconselha sobre o que é importante e o que não é. Muitos recursos da ciência de dados incorporam métodos estatísticos, mas carecem de uma perspectiva estatística aprofundada. Se você está familiarizado com a linguagem de programação R e tem algum conhecimento estatístico, este guia fará a ponte de forma fácil e acessível. Com este livro, você aprenderá: - Por que a análise exploratória de dados é um passo prévio importante na ciência de dados - Como a amostragem aleatória pode reduzir o viés e resultar um conjunto de dados de maior qualidade, mesmo em big data - Como os princípios do design experimental resultam respostas definitivas - Como usar regressão para estimar resultados e detectar anomalias - Principais técnicas de classificação para prever a quais categorias um registro pertence - Métodos de aprendizado de máquina estatístico que “aprendem” com os dados - Métodos de aprendizado não supervisionado para extração de significado de dados não rotulados.
-
R in Action: Data Analysis and Graphics with R
R in Action, Second Edition presents both the R language and the examples that make it so useful for business developers. Focusing on practical solutions, the book offers a crash course in statistics and covers elegant methods for dealing with messy and incomplete data that are difficult to analyze using traditional methods. You'll also master R's extensive graphical capabilities for exploring and presenting data visually. And this expanded second edition includes new chapters on time series analysis, cluster analysis, and classification methodologies, including decision trees, random forests, and support vector machines.
Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.
About the Technology
Business pros and researchers thrive on data, and R speaks the language of data analysis. R is a powerful programming language for statistical computing. Unlike general-purpose tools, R provides thousands of modules for solving just about any data-crunching or presentation challenge you're likely to face. R runs on all important platforms and is used by thousands of major corporations and institutions worldwide.
About the Book
R in Action, Second Edition teaches you how to use the R language by presenting examples relevant to scientific, technical, and business developers. Focusing on practical solutions, the book offers a crash course in statistics, including elegant methods for dealing with messy and incomplete data. You'll also master R's extensive graphical capabilities for exploring and presenting data visually. And this expanded second edition includes new chapters on forecasting, data mining, and dynamic report writing.
What's Inside
- Complete R language tutorial
- Using R to manage, analyze, and visualize data
- Techniques for debugging programs and creating packages
- OOP in R
- Over 160 graphs
About the Author
Dr. Rob Kabacoff is a seasoned researcher and teacher who specializes in data analysis. He also maintains the popular Quick-R website at statmethods.net.
Table of Contents
- Introduction to R
- Creating a dataset
- Getting started with graphs
- Basic data management
- Advanced data management
- Basic graphs
- Basic statistics
- Regression
- Analysis of variance
- Power analysis
- Intermediate graphs
- Resampling statistics and bootstrapping
- Generalized linear models
- Principal components and factor analysis
- Time series
- Cluster analysis
- Classification
- Advanced methods for missing data
- Advanced graphics with ggplot2
- Advanced programming
- Creating a package
- Creating dynamic reports
- Advanced graphics with the lattice package available online only from manning.com/kabacoff2
-
Análise de Dados: Técnicas Multivariadas Exploratórias com SPSS e STATA
O livro Análise de Dados: Técnicas Multivariadas Exploratórias com SPSS® e Stata® é voltado para pesquisadores que se interessam tanto por modelagem multivariada, quanto pela utilização desses importantes softwares para fins de aplicação prática e tomada de decisão. A obra é formada por três capítulos, distribuídos da seguinte forma: capítulo 1: Análise de Agrupamentos; capítulo 2: Análise Fatorial por Componentes Principais; capítulo 3: Análise de Correspondência Simples e Múltipla. Cada capítulo está estruturado dentro de uma mesma lógica de apresentação. Após a introdução dos conceitos pertinentes a cada técnica de modelagem, são utilizadas bases de dados que possibilitam a resolução de exercícios práticos em SPSS® e Stata®. Ao final de cada capítulo, são propostos exercícios com bases de dados reais, cujas respostas encontram-se ao final do livro. Esta obra é recomendada a alunos de graduação e pós-graduação stricto sensu em administração, engenharia, economia, contabilidade, atuária, estatística, psicologia, medicina e saúde e demais campos do conhecimento das ciências humanas, exatas e biomédicas. É destinada também a alunos de cursos de extensão, pós-graduação lato sensu e MBA´s, profissionais de empresas, consultores e demais pesquisadores que têm como principal objetivo o tratamento e a análise de dados para a geração de informações propícias à tomada de decisão. O livro Análise de Dados: Técnicas Multivariadas Exploratórias com SPSS® e Stata® é voltado para pesquisadores que se interessam tanto por modelagem multivariada, quanto pela utilização desses importantes softwares para fins de aplicação prática e tomada de decisão. A obra é formada por três capítulos, distribuídos da seguinte forma: capítulo 1: Análise de Agrupamentos; capítulo 2: Análise Fatorial por Componentes Principais; capítulo 3: Análise de Correspondência Simples e Múltipla. Cada capítulo está estruturado dentro de uma mesma lógica de apresentação. Após a introdução dos conceitos pertinentes a cada técnica de modelagem, são utilizadas bases de dados que possibilitam a resolução de exercícios práticos em SPSS® e Stata®. Ao final de cada capítulo, são propostos exercícios com bases de dados reais, cujas respostas encontram-se ao final do livro. Esta obra é recomendada a alunos de graduação e pós-graduação stricto sensu em administração, engenharia, economia, contabilidade, atuária, estatística, psicologia, medicina e saúde e demais campos do conhecimento das ciências humanas, exatas e biomédicas. É destinada também a alunos de cursos de extensão, pós-graduação lato sensu e MBA´s, profissionais de empresas, consultores e demais pesquisadores que têm como principal objetivo o tratamento e a análise de dados para a geração de informações propícias à tomada de decisão.
-
Análise Multivariada de Dados
Nova edição de livro consagrado na área, apresenta um amplo conjunto de técnicas estatísticas. É uma introdução sobre o assunto destinada àqueles sem formação estatística. Os capítulos estão organizados seguindo uma progressão lógica e prática das fases de análise e agrupando tipos de técnicas similares aplicáveis a diversas situações.
-
Análise de Dados Através de Métodos de Estatística Multivariada. Uma Abordagem Aplicada
Esse livro foi redigido com o intuito de mostrar a aplicação de algumas das técnicas de Estatística apropriadas para a sintetização da informação contida em dados multivariados. Não é um texto totalmente direcionado a estatísticos, mas sim a um públi co mais amplo, ou seja, a todos aqueles profissionais que se defrontam com a análise de dados provenientes de pesquisas em que há coleta de grande número de variáveis. Modelos estatísticos são construídos explorando a relação que as variáveis guardam entre si. O propósito maior é mostrar os principais conceitos de cada metodologia e suas aplicações, não sendo, portanto, um livro puramente matemático. Por ser o primeiro livro em português do gênero, acredita-se que será de grande utilidade no mei o acadêmico-profissional.