Estatística
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How are the ACF and PACF patterns characterized in an AR model?
In an Autoregressive (AR) model, the patterns of the Autocorrelation Function (ACF) and the Partial Autocorrelation Function (PACF) are quite…
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Understanding Covariance Stationarity in Stochastic Processes
Stochastic processes play a crucial role in statistical modeling and predictions, particularly in the realm of time series analysis. Within…
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Differences among Iterated, Direct, and MIMO Approaches in Machine Learning Models
Multi-step forecasting is the task of predicting multiple values of a time series into the future. This is a challenging…
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A Deep Dive into Supervised Machine Learning: Decoding its Essence and Applications
Machine learning, the remarkable domain within artificial intelligence, has found its way into almost every facet of modern life. At…
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Guia de Métricas de Acurácia para Modelos de Aprendizado Supervisionado
A avaliação do desempenho dos modelos de aprendizado supervisionado é crucial, e as métricas de acurácia desempenham um papel fundamental…
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O que é a Significância Estatística e como interpretá-la ?
Ao realizarmos um estudo científico que envolva análise de de amostras para inferência estatística, devemos antes de tudo definir o…
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O Que Significa Medidas de Posição ou Medidas de Tendência Central ?
Como o próprio nome afirma as Médias são meios desenvolvidos pela Estatística para evidenciar dados centrais em determinada amostra ou…
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Modelos Probabilísticos: Distribuição Normal (Gaus ou Gaussiana) a Curva do Sino e suas Propriedades
A Distribuição Normal (ou Distribuição de Gauss ou Gaussiana) trata-se de uma importante ferramenta das distribuições na estatístico. Ela descreve…
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Correlação Linear e Covariância na HP 12C – Saiba Como Fazer o Cálculo
Já explicamos anteriormente sobre o que é correlação e o que á covariância quais as funções e utilidades dessas duas…
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O Que é Coeficiente de Correlação Linear e o Significado dos Resultados
O primeiro passo para compreender o Coeficiente de Correlação Linear é entender o que é covariância. O objetivo desta última…
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