PyPI - o índice do pacote Python PredicSis python SDK CircleCI (circleci / gh / PredicSis / modelo-produtor-python-sdk. svgstyleshieldampcircle-token2e958999ae82b6ff98e0043b991f113e895c25de) (circleci / gh / PredicSis / model-produtor-python-sdk) Instalação pip install - e gitgithub / PredicSis / model-producer-python-sdkeggModelProducer ou git clone github / PredicSis / model-producer-python-sdk python setup. py install Testes Você pode executar testes com a seguinte linha de comando: sh python - m unittest discover - s predicsis / teste - p. py Gerenciador de modelos baseado em Crud que fica no topo dos modelos orm para permitir uma camada de acesso a dados e uma camada de serviço separada. (tudo com o mínimo de esforço) Econometria Usando o Stata Quais tópicos são abordados pelo curso Os conteúdos do curso são amplamente: Gerenciamento de dados básicos, apresentação e resumo Modelos de regressão simples e avaliação Análise pós-regressão, verificação e seleção de modelos ANOVA e modelos de regressão MANOVA para dados categóricos Variáveis dependentes Análise de dados de séries temporais Análise de dados de painel Análise de dados de contagem Quem deve participar Este curso é projetado para público acadêmico e profissional, incluindo professores e alunos de estatística, finanças, economia e outras áreas de negócios e gestão, profissionais analisando vários tipos de Conjuntos de dados para seus requisitos acadêmicos e profissionais. O curso seguirá uma abordagem de orientação passo a passo para guiá-lo através do processo completo de gerenciamento de dados, análise e relatórios. O que eu poderei fazer após a conclusão Saiba como o Stata é melhor que outros Pacotes estatísticos Faça uma Análise de dados completa usando o Stata Selecione várias técnicas adequadas para um tipo específico de dados Apresente os resultados em um contexto mais compreensível Relate os resultados para avaliação e seleção Eu serei avaliado Os alunos serão avaliados em seus tutoriais diários que serão usados para testar as habilidades. Além disso, os alunos terão que fazer um projeto de análise de dados específico, após o sucesso dos quais os alunos receberão dois Certificados de Conquista e um de um Passe. Mais detalhes Os alunos precisam se registrar no link fornecido, enviar e-mail para o humorista e pagar a taxa do curso antes do início das aulas. Cada aluno terá uma sessão de palestras pessoais onde nenhum outro aluno poderá entrar na sala de aula virtual, dando a cada aluno 100 tempo para suas discussões e controle de qualidade. Todas as palestras serão entregues ao vivo e após a conclusão do curso, as gravações de cada palestra serão entregues em um DVD para o endereço postal dos alunos. A taxa do curso inclui o envio. Preço Guia: 237 para Curso CompletoCanalizar um Modelo de Regressão com um R-quadrado Pequeno é Útil R é uma estatística tão agradável, não Diferentemente de muitos outros, faz sentido8211a porcentagem de variação em Y representada por um modelo. Quero dizer, você pode realmente entender isso. Então pode sua avó. E a audiência clínica para a qual você está escrevendo o relatório. Um R grande é sempre bom e um pequeno é sempre ruim, certo. Já vi muita gente ficar chateada com pequenos valores de R, ou com qualquer tamanho de efeito pequeno. para esse assunto. Recentemente ouvi um comentário de que nenhum modelo de regressão com um R menor que 0,7 deve ser interpretado. Agora, pode haver um contexto em que essa regra faz sentido, mas como regra geral, não. Só porque o tamanho do efeito é pequeno, isso não significa que ele seja ruim, indigno de ser interpretado ou inútil. É apenas pequeno. Mesmo pequenos tamanhos de efeito podem ter significado científico ou clínico. Depende do seu campo. Por exemplo, em uma dissertação que ajudei uma cliente há muitos anos, a questão de pesquisa era se a religiosidade prediz a saúde física. (Se você esteve em qualquer das minhas oficinas, você vai reconhecer este grande conjunto de dados. O modelo usou frequência de atendimento religioso como um indicador de religiosidade, e incluiu algumas variáveis de controle pessoal e demográfico, incluindo gênero, situação de pobreza e depressão. O modelo R era cerca de 0,04, embora o modelo fosse significativo. É fácil repudiar o modelo como sendo inútil. Você só está explicando 4 da variação Por que se preocupar? Mas pense sobre isso. Das coisas que podem afetar a saúde de alguém, você realmente espera que a assistência religiosa seja um grande contribuinte? Embora eu não seja um pesquisador de saúde, posso pensar em algumas variáveis que eu esperaria que fossem muito melhores preditores de saúde. idade, história de doença, níveis de estresse, histórico familiar de doença, condições de trabalho. E colocar todos eles no modelo realmente daria melhores valores previstos. modelo foi previsão, o modelo do meu client8217s faria um trabalho muito ruim. (Talvez o comentário 70 tenha vindo de alguém que apenas executa modelos de previsão). Mas não foi. O objetivo era ver se havia um relacionamento pequeno, mas confiável. E houve. Pequenos tamanhos de efeito requerem amostras maiores para encontrar significância. Mas esse conjunto de dados tinha mais de 5000 pessoas. Não é um problema. Muitos pesquisadores recorreram ao uso de tamanhos de efeito, pois a avaliação de efeitos usando apenas valores p pode ser enganosa. Mas os tamanhos dos efeitos também podem ser enganosos se você não pensar no que eles significam no contexto da pesquisa. Às vezes, ser capaz de melhorar facilmente um resultado em 4 é clinicamente ou cientificamente importante. Às vezes nem chega perto o suficiente. Às vezes, depende de quanto tempo, esforço ou dinheiro seriam necessários para obter uma melhoria. Por mais que gostemos de ter respostas diretas para o que é grande o suficiente, não é o trabalho de nenhuma estatística. Você precisa pensar sobre isso e interpretar de acordo. Em busca de treinamento estatístico acessível com os melhores mentores de estatísticas em torno Quer perguntar a um especialista todas as suas questões de estatísticas em execução Confira nosso artigo de programa exclusivo de associação com webinars mensais e sessões abertas de controle de qualidade. Isso é verdade em quase todas as estatísticas. Mesmo regras rígidas como plt.05 indicando significância estatística não são realmente difíceis. Então, sim, a experiência sempre ajuda, especialmente na compreensão de suas variáveis e pesquisas. Mas parar e pensar nisso ajuda em qualquer nível de experiência. O contra-argumento para essa posição é que, se você acredita que a religiosidade é apenas uma pequena peça do quebra-cabeça, seu modelo deve incluir muitas coisas que você considera mais importantes como controles e verificar se o modelo mais amplo com religiosidade incluída é um melhor modelo do que aquele com apenas os grandes preditores. Caso contrário, você pode estar atribuindo erroneamente outro indicador de saúde à religiosidade (por exemplo, a saúde hereditária é provavelmente um grande preditor, e pode ser que pessoas com pais doentes tenham maior probabilidade de procurar uma comunidade religiosa também). Um modelo que só melhora em pequenas quantidades ainda pode ser útil (digamos, indo de 0,7 para 0,74), mas um modelo que, na sua totalidade, produz apenas um R-quadrado de 0,04172, teme que eu não tenha sequer começado a modelar adequadamente o relacionamento. Eu concordo (fortemente) com o ponto de interpretar o resultado dentro do contexto no qual a pesquisa está sendo conduzida, no entanto. Sim, eu vejo o seu ponto. Concordo, é sempre ideal ter mais da variação explicada. E para um resultado que é geralmente bem compreendido para a população estudada, existe uma expectativa maior de poder explicar a maior parte da variação. Você está absolutamente certo de que seria melhor modelar essa hipótese como uma variação adicional explicada, e que não incluir os controles significa que você poderia estar atribuindo erroneamente relacionamentos. No entanto, existem algumas variáveis de resultado (muitas na sociologia, por exemplo) para populações amplas que acabaram de ser explicadas. Portanto, não é uma questão de outra variável que é deixada de fora de um modelo, mas sim de tantas variáveis concorrentes, cada uma com um efeito minúsculo, que você não pode incluir todas ou apenas aleatoriedade. (E percebo que muitas vezes são a mesma coisa). Ora, é possível argumentar que a saúde física não é uma delas, e admito que isso é possível. Mas é possível que esteja em certas populações. Por exemplo, você pode controlar 70 das variações de saúde física em uma população clínica, mas não em uma população nacional. Isso também é verdade em situações mais exploratórias. Se um resultado é uma nova construção que não é bem conhecida, é provável que os dados obtidos tenham sido coletados em todos os controles possíveis. Nesse caso, é muito possível que um efeito de algo como a religiosidade seja posteriormente explicado em outro estudo. Mas é interessante notar que esse efeito que pensamos ter sido explicado por X. Se nunca reportarmos o primeiro efeito pequeno, porque estamos esperando por um modelo que explique tudo, talvez nunca saibamos o que precisa ser incorporado ao modelo. Mais uma vez, é o contexto. Existe uma maneira de quantificar a 8216context8217 em que se tem que interpretar R2 I8217m não exatamente certo do que você quer dizer com a quantificação do contexto, mas eu acho que a resposta é realmente parar e pensar sobre quais informações você realmente tem.
No comments:
Post a Comment