Dicionário de Estatística

Thomas Bayes: da Religião à Ciência Estatística para Concurso: cursos para estudo de probabilidade e estatística na Udemy Thomas Bayes: da Religião à Ciência Estatística: Bayes — explorando a importância da participação do religioso na formação da estatística moderna. Thomas Bayes (c. 1701–1761) foi um clérigo e matemático cuja obra póstuma deu origem ao que hoje chamamos de teorema de Bayes . Embora muitas narrativas científicas prefiram separar a figura do pesquisador de sua dimensão religiosa, no caso de Bayes a condição de ministro religioso foi um traço relevante: o mundo intelectual do século XVIII permitia — e por vezes estimulava — a investigação matemática por membros do clero, que dispuseram tempo e disciplina para refletir sobre probabilidade, inferência e raciocínio sob incerteza. Por que a participação do religioso é importante para a estatística? Contexto histórico: a educação clerical frequente...

Heterocedasticidade — O que é, como detectar e como tratar | Dicionário de Estatística Heterocedasticidade — o que é, como detectar e como tratar Publicado em 16 de novembro de 2025 • Palavra-chave: Heterocedasticidade Antes de começar, veja nosso curso sobre Distribuição Normal Essencial para Concurso . Resumo rápido Heterocedasticidade ocorre quando a variância dos erros de um modelo de regressão não é constante. Em termos simples: o “espalhamento” dos resíduos muda conforme os valores das variáveis explicativas. Isso viola um dos pressupostos clássicos da regressão linear e afeta especialmente os erros padrão e a validade dos testes estatísticos. Por que a heterocedasticidade importa? Os coeficientes OLS continuam não-viesados, mas os erros padrão ficam incorretos. Testes t e intervalos de confiança tornam-se inválidos. Se o ...

Ciência de Dados: 2 linguagens de programação que você deve aprender Se você está começando em Ciência de Dados, aprender R e Python te dará vantagem prática para análise, visualização e modelagem. Neste post explicamos por que — e mostramos exemplos rápidos para começar. Por que aprender ambas? R e Python são as linguagens mais populares na comunidade de Ciência de Dados. Cada uma tem forças específicas: R é excelente para estatística, exploração de dados e visualização avançada. Python é versátil, ideal para produção, engenharia de dados e aprendizado de máquina com grande ecossistema (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). Aprender as duas permite escolher a melhor ferramenta para cada etapa do projeto — protótipo estatístico rápido em R e solução escalável em Python, por exemplo. R — quando usar e benefícios Use R quando o foco for análise es...

A probabilidade está presente em praticamente todas as áreas: concursos públicos, estatística, ciência de dados, finanças, auditorias e até no nosso dia a dia. Porém, para muitos estudantes, esse assunto parece abstrato ou difícil. A boa notícia é que aprender probabilidade pode ser simples quando você segue um método claro e progressivo. Neste artigo, você vai conhecer 5 dicas essenciais para estudar probabilidade de forma eficiente, mesmo começando do zero. 1. Comece pelo básico: entenda os conceitos fundamentais Antes de mergulhar em exercícios, é importante dominar a base. Os conceitos estruturais da probabilidade são: Experimento aleatório Espaço amostral Evento Probabilidade clássica e frequência relativa Sem essa base conceitual, resolver exercícios se torna muito mais difícil. Tire um tempo para ler definições, visualizar exemplos e criar suas próprias analogias. Dica prática: pesquise situações reais do cotidiano — como ...