MSG Management Study Guide O que é Análise de Correlação e como é realizada Análise de correlação é uma ferramenta vital nas mãos de qualquer equipe Seis Sigma. Como a equipe Six Sigma entra na fase de análise eles têm acesso a dados de várias variáveis. Eles agora precisam sintetizar esses dados e garantir que eles são capazes de encontrar uma relação conclusiva. O que é Análise de Correlação É possível entender melhor a análise de correlação com a ajuda de um exemplo. Suponhamos que a gestão de uma fábrica tenha fornecido dados que digam que, à medida que aumenta o tempo de deslocamento dos trabalhadores, sua produtividade diminui. No entanto, a partir de agora não há dados brutos e esta é apenas uma observação que alguns Six Sigma membro da equipe pode ter chegado com depois de ter um primeiro olhar para os dados. Mas a metodologia do Seis Sigma não está na opinião das pessoas envolvidas, mas sim no fato objetivo. A análise de correlação ajudará estatisticamente a confirmar o fato de que este é realmente o caso. Como é realizada a análise de correlação Para realizar a análise de correlação, deve haver dados suficientes para as variáveis em questão. Uma vez que há dados suficientes, esses dados foram conectados a uma fórmula desenvolvida por Karl Pearson. Esta fórmula foi famosa chamada Karl Pearson146s co-eficiente de correlação. Isso envolveu um cálculo complexo e determinou a presença de um estatístico na equipe Seis Sigma. No entanto, felizmente hoje em dia a maioria dos cálculos são realizados por uma ferramenta de software. Os seres humanos envolvidos devem simplesmente saber como adicionar dados à ferramenta e como interpretar os resultados. Como Interpretar os Dados da Análise de Correlação A análise de correlação normalmente nos dá um resultado numérico que fica entre 1 e -1. O sinal ve ou ve indica a direcção da correlação. O sinal positivo indica correlação direta enquanto que o sinal negativo indica correlação inversa. Zero não significa correlação. E quanto mais próximo o número se move para 1, mais forte é a correlação. Normalmente, para que a correlação seja considerada significativa, a correlação deve ser 0,5 ou acima em qualquer direção. Compreendendo que a correlação não Implica Causação A análise de correlação apenas confirma o fato de que alguns dados dados movem em tandem. Uma implicação perigosa que os gerentes fazem é de causalidade. Com base na análise de correlação é impossível dizer qual variável é a causa e qual é o efeito É também provável que ambas as variáveis se movam em tandem porque são afetadas por alguma terceira variável comum. No entanto, estes são apenas casos e o fato permanece há outras análises disponíveis para descobrir a relação causal. No entanto, na maioria dos casos o fato de que as variáveis têm uma correlação é suficiente para tomar medidas relevantes. O que sabemos agora como estatísticas bayesianas não teve uma corrida clara desde 1763. Embora o método de Bayess foi entusiasticamente assumido por Laplace e outros probabilistas principais do dia, ele Caíram em descrédito no século 19 porque eles ainda não sabiam como lidar com probabilidades anteriores corretamente. A primeira metade do século XX viu o desenvolvimento de uma teoria completamente diferente, agora chamada estatística freqüentista. Mas a chama do pensamento bayesiano foi mantida viva por alguns pensadores como Bruno de Finetti na Itália e Harold Jeffreys na Inglaterra. O moderno movimento bayesiano começou na segunda metade do século XX, liderado por Jimmy Savage nos EUA e Dennis Lindley na Grã-Bretanha, mas a inferência bayesiana continuou a ser extremamente difícil de implementar até o final dos anos 80 e início dos anos 90, quando computadores poderosos tornaram-se amplamente acessíveis e novos Foram desenvolvidos métodos computacionais. A subseqüente explosão de interesse nas estatísticas bayesianas levou não apenas a uma extensa pesquisa em metodologia bayesiana, mas também ao uso de métodos bayesianos para abordar questões prementes em diversas áreas de aplicação como astrofísica, previsão do tempo, política de saúde e justiça criminal. As hipóteses científicas tipicamente são expressas através de distribuições de probabilidade para dados científicos observáveis. Essas distribuições de probabilidade dependem de quantidades desconhecidas chamadas parâmetros. No paradigma Bayesiano, o conhecimento atual sobre os parâmetros do modelo é expresso pela colocação de uma distribuição de probabilidade nos parâmetros, chamada distribuição prévia, muitas vezes escrita como Quando os novos dados estão disponíveis, as informações que contêm sobre os parâmetros do modelo são expressas na probabilidade , Que é proporcional à distribuição dos dados observados dados os parâmetros do modelo, escrito como Esta informação é então combinada com a anterior para produzir uma distribuição de probabilidade atualizada chamada distribuição posterior, em que toda inferência Bayesiana é baseada. Teorema de Bayes, uma identidade elementar na teoria de probabilidade, afirma como a atualização é feita matematicamente: o posterior é proporcional aos tempos anteriores a probabilidade, ou mais precisamente. Os cálculos analíticos necessários muitas vezes são intratáveis. Ao longo de vários anos, no final dos anos 80 e início dos anos 90, verificou-se que os métodos para extrair amostras da distribuição posterior poderiam ser muito amplamente aplicáveis. Há muitas razões para adotar métodos bayesianos, e suas aplicações aparecem em diversos campos. Muitas pessoas defendem a abordagem bayesiana por causa de sua consistência filosófica. Vários teoremas fundamentais mostram que se uma pessoa quer tomar decisões consistentes e sólidas diante da incerteza, então a única maneira de fazer isso é usar métodos bayesianos. Outros apontam para problemas lógicos com os métodos freqüên - ticos que não surgem na estrutura bayesiana. Por outro lado, as probabilidades prévias são intrinsecamente subjetivas - suas informações prévias são diferentes das minhas - e muitos estatísticos vêem isso como uma desvantagem fundamental para as estatísticas bayesianas. Os defensores da abordagem bayesiana argumentam que isso é inevitável, e que os métodos freqüentista também envolvem escolhas subjetivas, mas esta tem sido uma fonte básica de contenção entre os partidários fundamentalistas dos dois paradigmas estatísticos durante pelo menos os últimos 50 anos. Em contraste, são mais as vantagens pragmáticas da abordagem bayesiana que alimentaram seu forte crescimento nos últimos 20 anos e são a razão para sua adoção em uma variedade de campos em rápido crescimento. Poderosas ferramentas computacionais permitem que os métodos bayesianos enfrentem problemas estatísticos grandes e complexos com relativa facilidade, onde os métodos frequênciados só podem aproximar-se ou falhar completamente. Os métodos de modelagem bayesiana fornecem maneiras naturais para que as pessoas em muitas disciplinas estruturem seus dados e conhecimentos e dão respostas diretas e intuitivas às perguntas dos praticantes. Existem muitas variedades de análise bayesiana. A versão mais completa do paradigma Bayesiano lança problemas estatísticos no âmbito da tomada de decisão. Implica a formulação de probabilidades prévias subjetivas para expressar informações pré-existentes, modelagem cuidadosa da estrutura de dados, verificação e permissão de incerteza nos pressupostos do modelo, formulação de um conjunto de possíveis decisões e função de utilidade para expressar como o valor de cada decisão alternativa é afetado Pelos parâmetros do modelo desconhecido. Mas cada um desses componentes pode ser omitido. Muitos usuários de métodos bayesianos não empregam informação prévia genuína, seja porque é insubstancial ou porque eles são desconfortáveis com a subjetividade. O quadro da teoria da decisão também é amplamente omitido, com muitos sentimentos de que a inferência estatística não deve ser realmente formulada como uma decisão. Portanto, existem variedades de análise bayesiana e variedades de analistas bayesianos. Mas a vertente comum subjacente a esta variação é o princípio básico de usar o teorema de Bayes e expressar incerteza sobre parâmetros desconhecidos probabilisticamente. Próxima EventsStata Recursos Econometria Financeira Usando Stata por Simona Boffelli e Giovanni Urga fornece uma excelente introdução à análise de séries temporais e como fazê-lo em Stata para financeiro. A região do Oriente Médio e Norte da África (MENA) sofre tanto da disponibilidade de dados como da qualidade dos dados. Qualquer esforço para coletar, limpar e apresentar dados sobre a região é uma boa ideia. A 4ª Reunião do Grupo de Utilizadores da Polónia Stata terá lugar na segunda-feira, 17 de Outubro de 2017, na Escola Superior de Economia de Varsóvia, Varsóvia, Polónia. O objetivo do Stata Users Group Meeti. Rain Data: Usando Stata para automatizar a criação e rotulagem de cada variável através de loop Muitas vezes no trabalho de dados, verificamos que o mesmo trabalho precisa ser feito novamente e. A 22ª Reunião do Grupo de Utilizadores de Stata de Londres acontece na quinta-feira, 8 e sexta-feira, 9 de setembro de 2017 na Cass Business School, em Londres. A reunião do Grupo de Usuários do Stata de Londres. Últimos cursos de Stata Este curso de 2 dias fornece uma revisão e um guia prático de várias metodologias econométricas principais usadas freqüentemente para modelar os fatos estilizados da série de tempo financeiro através de modelos ARMA, modelos GARCH univariados e multivariados, análise de risco e contágio. Demonstração das técnicas alternativas serão ilustradas usando Stata. As sessões práticas dentro do curso envolvem dados de taxa de juros, preços de ativos e séries de tempo de câmbio. O curso é ministrado pelo Prof. Giovanni Urga, autor de Econometria Financeira usando Stata - Boffelli, S e Urga, G (2017), Stata Press: TX. O curso é baseado no livro e todos os participantes receberão uma cópia gratuita. La Reunion Espanola de Usuários de Stata tendra lugar en Univ. Pompeu Fabra. Barcelona el jueves 20 de Octubre de 2017 Entregue pela StataCorp, NetCourses são convenientes cursos baseados na web para a aprendizagem Stata. A nossa terceira escola de inverno Stata anual acontece em Londres de 12 a 17 de Dezembro de 2017 e compreende quatro cursos breves separados. Você pode optar por participar de uma, qualquer combinação de, ou todos os quatro cursos. Este curso compõe a metade do Stata Boot Camp juntamente com o Data Management em Stata.
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