Por que alguma empresas ou áreas ou estatísticos e cientista de dados etc preferem usar o teste KS para avaliar desempenho de modelos? Este é o melhor? Faz sentido acompanhar esta métrica ao longo do tempo para acompanhar a performance do modelo?
2 ปีที่แล้ว +1
Oi! Então, cada teste tem seus pressupostos. Neste caso, o tamanho da amostra acaba definindo o tipo de teste. Shapiro-Wilk e Kolmogorov-Smirnov são os mais comuns. Mas esses testes são usados para avaliar a normalidade dos dados. Para avaliar o desempenho de modelos, outras medidas são usadas.
Hi, Patricia, gostei muito...Poderia,se faz favor, colocar um playlist das aulas? Qual 'e o livro mais indicado para Ciencias de Dados? Thanks
2 ปีที่แล้ว
Oi, Antonio, aqui é a prof. Letícia. Já existe a playlist: th-cam.com/play/PLDoqBsM6cBJYzQHCWMCCSaKhXCk00ppfO.html Sobre o livro, recomendo muitos, mas que tal começar por este? Inteligência Artificial - Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina, do professor André Carlos Carvalho.
Letícia, se tenho duas amostras com quantidades diferentes, eu devo usar um teste não-paramétrico?
2 ปีที่แล้ว
Oi, Eliana! Tamanhos diferentes não são o problema. A escolha de um teste paramétrico se deve a partir de pressupostos como normalidade, homocedasticidade, dentre outros. Se seus dados possam nos pressupostos mas tem tamanhos diferentes, pode usar um teste paramétrico.
Eu uso muito esses dois: • BARBETTA, Pedro Alberto. Estatística Aplicada às Ciências Sociais. Ed. UFSC, 2008. • DANCEY, Christine P.; REIDY, John G.; ROWE, Richard. Estatística Sem Matemática para as Ciências da Saúde. Penso Editora, 2017.
Adorei a explicação, me salvou. Muito obrigada!
Que bom!!! ❤️
Obrigada pelo feedback! :)
Vídeo de extrema qualidade, me ajudou muito, obrigado!
Muito obrigada! ❤️
Canal fera demais!
Muito obrigada! 😍
Muuuito obrigada pela explicação, adorei!
Que ótimo!!! ❤️
Por que alguma empresas ou áreas ou estatísticos e cientista de dados etc preferem usar o teste KS para avaliar desempenho de modelos? Este é o melhor? Faz sentido acompanhar esta métrica ao longo do tempo para acompanhar a performance do modelo?
Oi! Então, cada teste tem seus pressupostos. Neste caso, o tamanho da amostra acaba definindo o tipo de teste. Shapiro-Wilk e Kolmogorov-Smirnov são os mais comuns. Mas esses testes são usados para avaliar a normalidade dos dados. Para avaliar o desempenho de modelos, outras medidas são usadas.
Hi, Patricia, gostei muito...Poderia,se faz favor, colocar um playlist das aulas? Qual 'e o livro mais indicado para Ciencias de Dados? Thanks
Oi, Antonio, aqui é a prof. Letícia. Já existe a playlist: th-cam.com/play/PLDoqBsM6cBJYzQHCWMCCSaKhXCk00ppfO.html
Sobre o livro, recomendo muitos, mas que tal começar por este? Inteligência Artificial - Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina, do professor André Carlos Carvalho.
Muito bom, me ajudou mto!
Que bom! 😍
Muito obrigado
Ajudo muito
Obrigada pelo canal, ja estou inscrita
Vc é um bombom, obrigado por tirar minhas duvidas
😂😂😂 Que bom que te ajudou!
Letícia, se tenho duas amostras com quantidades diferentes, eu devo usar um teste não-paramétrico?
Oi, Eliana! Tamanhos diferentes não são o problema. A escolha de um teste paramétrico se deve a partir de pressupostos como normalidade, homocedasticidade, dentre outros. Se seus dados possam nos pressupostos mas tem tamanhos diferentes, pode usar um teste paramétrico.
adorei o vídeo, é baseado em qual livro?
Eu uso muito esses dois:
• BARBETTA, Pedro Alberto. Estatística Aplicada às Ciências Sociais. Ed. UFSC, 2008.
• DANCEY, Christine P.; REIDY, John G.; ROWE, Richard. Estatística Sem Matemática para as Ciências da Saúde. Penso Editora, 2017.
Células.