Excelente!! Bacana apontar que as variáveis discretas podem assumir valores fracionários!! Quase sempre se pega o atalho em falar que discretas são valores contáveis (inteiros), enquanto continuas são valores que assumem frações!! Muito bom mesmo!
Agradeço os comentários, Luis. É verdade, alguns dizem que as variáveis discretas assumem apenas valores inteiros. Mas na verdade basta que o conjunto de valores potenciais seja enumerável. Um abraço
descobri aleatoriamente pelo twitter, sou advogado sem saber nada de estatística, mas sei que o presente e o futuro são dados. Obrigado por proporcionar um pouco de conhecimento.
Faça os exercícios em: www.ime.usp.br/~patriota/ACienciadaEstatistica/ Envie-me suas dúvidas com relação aos tipos de dados e como classificá-los. Compartilhe o vídeo com seus colegas que estão tendo dificuldades em entender estatística básica.
Bom saber, Arthur. Quando tiver alguma dúvida, escreva nos comentários. Às vezes alguém pode ajudar, caso eu não tenha tempo de responder. Seja bem-vindo. Se puder divulgar entre colegas e pessoas interessadas, eu agradeço. Um abraço
Perfeito Alexandre! Esse video caiu como uma luva, pois estou trabalhando esse conteúdo remotamente neste momento. Vou pedir para meus alunos assistirem. Parabéns!
Ótimo, Plínio. Esses vídeos podem servir como complementos das aulas. Assim podemos passar para outros conteúdos sem perder tanto tempo com assuntos mais elementares. Agradeço pela divulgação
Ótimo conteúdo. Eu tenho uma duvida. Os tipos de dados que você apresentou tem alguma relação com os dados do tipo nominal, ordinal, intervalar e razão? Eu vi essa classificação uma vez e não entendi direito.
Professor, então eu posso falar que para as variáveis qualitativas ordinais há uma hierarquia? Por exemplo: faixa etária - criança, adolescente, adulto, idoso; classe social - baixa, média, alta; desempenho escolar - baixo, médio, alto; entre outros.
@@ACienciadaEstatistica com certeza Alexandre. Toda semana compartilho e recentemente, numa entrevista que dei para o canal Estatisxa Livre indiquei seu canal. Sua didática é ímpar.
Acabei de chegar na parte em que vc divulga o canal. Nossa, muitíssimo obrigado pelas palavras, até me emocionei. Grande parte da didática é responsabilidade da editora Fernanda Cristiane. Ela que consegue colocar tudo em ordem e dar um ar mais leve aos vídeos.
Olá, parabéns pelo conteúdo. tenho uma dúvida: na area da saúde a variável ESCALA VISUAL ANALÓGICA DE DOR (pct marca numa linha que possui 100mm, quanto ele tem de dor, sendo 0 = ausência de dor, 10 = dor máxima). Diversos papers a classificam como variavel quantitativa continua. Mas ná realidade não seria uma classificação apenas? (o que impossibilitaria usar teste paramétricos por exemplo)
É complicado. Eu diria que é uma variável ordinal subjetiva, ou seja, os valores de indivíduos diferentes nem são comparáveis, pois o que é dor para um não é para o outro. Como aproximação o pessoal considera como variável contínua, mas devem-se fazer muitas ressalvas nos resultados inferenciais.
@@juscelinocastro Está mais para inadequado do que para adequado. O mais adequado poderia ser categorizar essas escores e usar frequências. Para mim o número em si não representa um valor numérico comparável com outros.
@@ACienciadaEstatistica sempre achei que um histograma seria a melhor forma de apresentar esses dados de dor. Muito obrigado pela atenção. E mas uma vez, parabéns pelo material que tem gerado!
Imagine que a variável qualitativa assuma duas caracerísticas: A ou B (exemplo A=tem câncer e B =não tem cancer). Você pode criar uma variável aleatória: X = 1 se A e X = 0 se B. O modelo logistico tenta modar a probabiliade de "sucesso" (X=1) condicional a outras variáveis como Fumante, idade, IMC, etc por meio de uma função logistica: P(X=1 | W1, W2, ..., Wk ) = exp(a + b1*W1 + ... + bk *Wk)/[1+ exp(a + b1*W1 + ... + bk *Wk)] A partir da função de verossimilhança, você consegue estimar os parametros a, b1, ..., bk baseando-se em uma amostra de dados observados.
@@ACienciadaEstatistica Obrigado! No caso de eu querer por exemplo saber a probabilidade no caso do IMC que são quatro níveis, aí teria que usar outro modelo? Ainda me perco muito quando as variáveis são dependentes e a análise não é univariada (sei pouco de bivariada e multivariada). Eu vim do background de ciências agrárias então não trabalhei muito no resto.
Ótimo conteúdo, o final fechou com chave de ouro :D parabéns
Muito obrigado 😁
Sou apaixonada por estatística mas sou autodidata. Esse canal está me esclarecendo e me direcionado de forma clara sobre os conceitos
Que bom! Espero que os outros vídeos contribuam para a sua formação.
Excelente!! Bacana apontar que as variáveis discretas podem assumir valores fracionários!! Quase sempre se pega o atalho em falar que discretas são valores contáveis (inteiros), enquanto continuas são valores que assumem frações!! Muito bom mesmo!
Agradeço os comentários, Luis. É verdade, alguns dizem que as variáveis discretas assumem apenas valores inteiros. Mas na verdade basta que o conjunto de valores potenciais seja enumerável.
Um abraço
Parabéns pelo conteúdo de excelente qualidade!
Obrigado, Gabriel. Abraços
Excelente vídeo! Muita qualidade!
descobri aleatoriamente pelo twitter, sou advogado sem saber nada de estatística, mas sei que o presente e o futuro são dados. Obrigado por proporcionar um pouco de conhecimento.
Obrigado pela manifestação. Apareça mais vezes por aqui.
Parabéns pela qualidade dos vídeos,
Agradecemos! Abraços
Faça os exercícios em: www.ime.usp.br/~patriota/ACienciadaEstatistica/
Envie-me suas dúvidas com relação aos tipos de dados e como classificá-los. Compartilhe o vídeo com seus colegas que estão tendo dificuldades em entender estatística básica.
Excelente explicação, professor. 👏🏼👏🏼👏🏼
Obrigado, Moiseis! Um abraço
Vídeo bem didático para exemplificar os conceitos de variáveis. Esse canal está show.
Obrigado, Cláudio! Se possível ajude nos a divulgá-lo. Abraços
muito obrigado!!! explicaçao perfeita ..
Valeu, Ney. Agradeço se puder divulgar para que outras pessoas tenham acesso.
Finalmente estou começando a entender estatística
Maravilha. Este é um dos objetivos deste canal!
Professor. Excelente vídeo e muito fácil de compreender! Obrigado! Abraço!
Davi, obrigado pela divulgação do canal. Um abraço
@@ACienciadaEstatistica eu que agradeço. Os vídeos estão ótimos!
Muito obrigado pela aula professor. Tenho uma lacuna em estatística muito grande no curso de medicina. O senhor está e irá me ajudar bastante.
Pedro, muito bom saber. Se possível, compartilhe com seus colegas. Vamos tentar diminuir essas lacunas.
Parabéns pelos vídeos, professor. Curtos, simples, bem ilustrados e com um roteiro claro!
Muito obrigado, Jadson.
Magnífico!
Obrigado, Andrey. Se possível, ajude-nos a divulgá-lo entre seus colegas interessados em análise de dados.
Começando hoje. Ótima iniciativa.
Seja bem-vindo. Qualquer dúvida deixe o seu comentário. Se puder divulgar entre os colegas interessados, eu agradeço. Abraços.
Esse canal é excelente!!!!!
Naum, agradeço pelas palavras. Peço que se possível, ajude a divulgá-lo.
Um abraço!
Parabéns, Alexandre. Excelente vídeo.
Obrigado, Juvêncio
Sou estudante de Medicina e quero aprender mais sobre Estatística, acompanharei a série de vídeos. Obrigado pelo conteúdo.
Bom saber, Arthur. Quando tiver alguma dúvida, escreva nos comentários. Às vezes alguém pode ajudar, caso eu não tenha tempo de responder. Seja bem-vindo. Se puder divulgar entre colegas e pessoas interessadas, eu agradeço. Um abraço
Excelente! Didática incrível. Estou compartilhando com colegas de graduação e mestrado também.
Obrigado, LEonardo. Agradeço pelas palavras. Fico feliz que tenha gostado.
Classe A! Obrigado por mais um interessante vídeo e pelos ponteiros para os artigos!
Feliz que tenha gostado. Agredeço se puder divulgar entre pessoas interessadas.
Excelente didática e vídeo muito bem editado. 😍❤👏
Muito obrigado, Geziéle. Espero que goste dos outros vídeos também. Se possível nos ajude a divulgar o canal. Pode ajudar muita gente. Abs
Fera!
Valeu, Lucas. Se achar pertinente, nos ajude a divulgar o canal. Abs
@@ACienciadaEstatistica opa! Beleza, com certeza.
Perfeito Alexandre! Esse video caiu como uma luva, pois estou trabalhando esse conteúdo remotamente neste momento. Vou pedir para meus alunos assistirem. Parabéns!
Ótimo, Plínio. Esses vídeos podem servir como complementos das aulas. Assim podemos passar para outros conteúdos sem perder tanto tempo com assuntos mais elementares.
Agradeço pela divulgação
Excelente!
Obrigado, Ná. Espero que o pessoal da UNASP goste.
@@ACienciadaEstatistica Já divulguei!
Espero que esteja tudo bem com o senhor.
Tudo be sim. Espero que esteja tudo bem com você também!
Ótimo conteúdo. Eu tenho uma duvida. Os tipos de dados que você apresentou tem alguma relação com os dados do tipo nominal, ordinal, intervalar e razão? Eu vi essa classificação uma vez e não entendi direito.
Obrigado! Sim tem relação. Intervalar é um tipo de variável ordinal.
Professor, então eu posso falar que para as variáveis qualitativas ordinais há uma hierarquia? Por exemplo: faixa etária - criança, adolescente, adulto, idoso; classe social - baixa, média, alta; desempenho escolar - baixo, médio, alto; entre outros.
Exato. Existe uma ordem hierárquica nas categorias da variável ordinal. Isso não ocorre nas variáveis nominais
Perfeito!
Feliz que tenha gostado, Rita. Se puder e achar pertinente, divulgue entre os seus alunos. Agradeço desde já.
@@ACienciadaEstatistica com certeza Alexandre. Toda semana compartilho e recentemente, numa entrevista que dei para o canal Estatisxa Livre indiquei seu canal. Sua didática é ímpar.
@@ritadecassiadelimaidalinou4955 Que legal!! Estou vendo a sua apresentação, muito boa. Obrigado pela divulgação, Rita.
Acabei de chegar na parte em que vc divulga o canal. Nossa, muitíssimo obrigado pelas palavras, até me emocionei. Grande parte da didática é responsabilidade da editora Fernanda Cristiane. Ela que consegue colocar tudo em ordem e dar um ar mais leve aos vídeos.
Olá, parabéns pelo conteúdo. tenho uma dúvida: na area da saúde a variável ESCALA VISUAL ANALÓGICA DE DOR (pct marca numa linha que possui 100mm, quanto ele tem de dor, sendo 0 = ausência de dor, 10 = dor máxima). Diversos papers a classificam como variavel quantitativa continua. Mas ná realidade não seria uma classificação apenas? (o que impossibilitaria usar teste paramétricos por exemplo)
É complicado. Eu diria que é uma variável ordinal subjetiva, ou seja, os valores de indivíduos diferentes nem são comparáveis, pois o que é dor para um não é para o outro. Como aproximação o pessoal considera como variável contínua, mas devem-se fazer muitas ressalvas nos resultados inferenciais.
@@ACienciadaEstatistica então, está certo usar média e desvio padrão para estes dados?
@@juscelinocastro Está mais para inadequado do que para adequado. O mais adequado poderia ser categorizar essas escores e usar frequências. Para mim o número em si não representa um valor numérico comparável com outros.
@@ACienciadaEstatistica sempre achei que um histograma seria a melhor forma de apresentar esses dados de dor.
Muito obrigado pela atenção. E mas uma vez, parabéns pelo material que tem gerado!
Gostaria de saber como a Regressão Logística é aplicada às Variáveis Qualitativas Nominais. Só tive Regressão Linear na faculdade.
Imagine que a variável qualitativa assuma duas caracerísticas: A ou B (exemplo A=tem câncer e B =não tem cancer). Você pode criar uma variável aleatória: X = 1 se A e X = 0 se B.
O modelo logistico tenta modar a probabiliade de "sucesso" (X=1) condicional a outras variáveis como Fumante, idade, IMC, etc por meio de uma função logistica:
P(X=1 | W1, W2, ..., Wk ) = exp(a + b1*W1 + ... + bk *Wk)/[1+ exp(a + b1*W1 + ... + bk *Wk)]
A partir da função de verossimilhança, você consegue estimar os parametros a, b1, ..., bk baseando-se em uma amostra de dados observados.
@@ACienciadaEstatistica Obrigado! No caso de eu querer por exemplo saber a probabilidade no caso do IMC que são quatro níveis, aí teria que usar outro modelo?
Ainda me perco muito quando as variáveis são dependentes e a análise não é univariada (sei pouco de bivariada e multivariada). Eu vim do background de ciências agrárias então não trabalhei muito no resto.
Parabéns pelo conteúdo de excelente qualidade!
Obrigado, Gabriel. Fico feliz que tenha gostado.