Estatística
Modelagem einferência.
Aplicação de métodos estatísticos para transformar dados em evidências, combinando exploração, inferência, modelagem, diagnóstico, validação e comunicação de resultados.
Índice de Prioridade por Área
Desenvolvimento de um índice per capita para reduzir a variabilidade das taxas brutas em áreas com pequenas populações, comparando diferentes abordagens estatísticas para identificação e priorização de áreas.
Variabilidade das taxas
Pequenas populações podem produzir taxas brutas instáveis, dificultando comparações e priorização de áreas.
Índice per capita
Construção de uma medida alternativa para reduzir a instabilidade dos indicadores em pequenas áreas.
Diferentes estimadores
Comparação entre taxa bruta, Empirical Bayes e Índice de Prioridade por Área.
Métodos que utilizo
A escolha do método estatístico parte do problema e da estrutura dos dados. A análise pode envolver desde estatística descritiva e inferência até modelos explicativos, preditivos e técnicas específicas para estruturas mais complexas.
Regressão
A regressão procura descrever matematicamente como uma variável de interesse se relaciona com outras variáveis. Isso permite responder perguntas como quais características estão associadas a determinado resultado ou como o resultado esperado muda quando uma determinada variável aumenta. Dependendo do problema, podemos utilizar regressão linear, logística ou modelos lineares generalizados. Além de estimar essas relações, os modelos podem ser utilizados para previsão, desde que seu desempenho e suas limitações sejam adequadamente avaliados.
- •Previsão de resultados
- •Identificação de fatores
- •Análise de impacto
- •Modelagem de indicadores
- •Regressão linear
- •Regressão múltipla
- •Regressão logística
- •GLM
- •Variáveis categóricas
- •Interações
- •R² e R² ajustado
- •AIC / BIC
- •Análise de resíduos
- •Multicolinearidade
- •Validação
Do problema à decisão
Uma análise estatística não começa pela escolha de um algoritmo. O método é consequência do problema, da estrutura dos dados e do tipo de decisão que precisa ser apoiada.
Entendimento
Definição do problema, objetivo da análise, população de interesse e variável resposta.
Exploração
Investigação das distribuições, relações entre variáveis, valores ausentes, outliers e possíveis inconsistências.
Hipóteses
Formulação das hipóteses e definição das perguntas estatísticas que precisam ser respondidas.
Modelagem
Escolha do método de acordo com a natureza da variável resposta, estrutura dos dados e objetivo do estudo.
Diagnóstico
Avaliação dos pressupostos, resíduos, ajuste, dependências e possíveis violações do modelo.
Validação
Avaliação da capacidade de generalização e comparação entre diferentes especificações de modelo.
Interpretação
Tradução dos resultados estatísticos em informações relevantes para tomada de decisão.
Comunicação
Apresentação dos principais resultados de forma clara, objetiva e orientada ao problema.
O que a análise pode entregar
A aplicação da estatística vai além da construção de modelos. O objetivo é transformar padrões e incertezas presentes nos dados em informações que possam orientar decisões, planejamento e acompanhamento de resultados.
Previsão
Antecipar demanda, receita, comportamento ou outros indicadores para apoiar planejamento e alocação de recursos.
Classificação
Identificar indivíduos, clientes ou operações com maior probabilidade de determinado evento ou comportamento.
Segmentação
Encontrar grupos e perfis com características semelhantes para apoiar estratégias específicas.
Explicação
Identificar variáveis associadas ao comportamento de um resultado e quantificar essas relações.
Risco
Quantificar probabilidades e identificar fatores relacionados a eventos de interesse para apoiar decisões.
Otimização
Utilizar evidências quantitativas para comparar cenários e apoiar decisões de alocação de recursos.