Este documento R Markdown demonstra como ler, combinar e salvar arquivos de diferentes formatos (CSV, TXT, XLS e XLSX) contidos na pasta Planilhas. Combina todos os data frames obtidos em um único data frame utilizando do.call com rbin. Salva o data frame consolidado em um arquivo .csv.

A análise de texto é uma técnica amplamente utilizada para extrair informações valiosas de grandes volumes de dados textuais. Neste documento demonstramos como realizar a limpeza dos dados, criar um corpus textual, gerar uma matriz termo-documento e construir uma nuvem de palavras para visualizar os termos mais frequentes. O objetivo é mostrar como estruturar e analisar dados textuais de forma eficiente, utilizando um conjunto de técnicas de text mining.

Este tutorial sobre Regressão Logística em R abrangeu desde a introdução e preparação do ambiente até a construção e avaliação do modelo usando dados fictícios. Exploramos a interpretação dos coeficientes, a odds ratio, a significância estatística e a previsão em novos dados. Concluímos com um resumo dos aprendizados e limitações da técnica.

Neste tutorial são abordados alguns conceitos sobre regressão linear, incluindo regressão linear simples e múltipla e análise, utilizando a linguagem e ambiente de computação estatística R. São apresentados alguns exemplos práticos com os respectivos códigos na linguagem R.

Modelos de equações simultâneas são ferramentas estatísticas usadas para entender e analisar sistemas onde várias variáveis dependentes são inter-relacionadas, ou seja, onde uma variável pode ser simultaneamente causa e efeito de outras variáveis dentro do mesmo sistema. Esse documento aborda esses modelos.

Neste documento, exploraremos os conceitos teóricos da decomposição de séries temporais, apresentando uma aplicação prática utilizando um dado econômico brasileiro.

Neste tutorial, exploramos a cobertura vacinal nos municípios de Minas Gerais.

Neste tutorial exploramos o pacote censobr que permite o acesso a dados do Censo diretamente no R.

Neste tutorial são abordados alguns conceitos sobre séries temporais e procedimentos para imputação de dados em séries temporais utilizando a linguagem e ambiente de computação estatística R. São apresentados alguns exemplos práticos com os respectivos códigos na linguagem R.

Este tutorial aborda técnicas de imputação e o pacote VIM que, além de utilizar métodos de visualização, possui métodos de imputação implementados para imputar valores ausentes e suspeitos.

Este tutorial aborda a análise de componentes principais (ACP) em R. Exploraremos os conceitos fundamentais da ACP e demonstraremos como implementá-la em R. O tutorial inclui exemplos práticos e código fonte para ajudar os leitores a compreender e aplicar a ACP em seus próprios projetos de análise de dados.

Neste tutorial, exploramos o poderoso pacote validate do R, que é uma ferramenta essencial para validar dados e garantir a qualidade dos resultados em projetos. O pacote validate oferece uma variedade de funções que nos permitem verificar a validade dos dados criando regras de crítica.

Neste tutorial, você aprenderá como utilizar o pacote DataMaid no ambiente R para a preparação de dados, uma etapa crucial na análise de dados. O DataMaid é uma ferramenta poderosa que auxilia na verificação e limpeza de dados, fornecendo um documento para análise da estrutura dos dados. Ele é capaz de identificar diversos tipos de erros e inconsistências nos dados, como classes incorretas, duplicatas, inconsistências de capitalização, valores improváveis, espaços em branco, indicadores de falta não reconhecidos e muito mais.

Este tutorial aborda o cálculo e visualização do Índice de Gini, uma medida estatística amplamente utilizada para avaliar a desigualdade na distribuição de renda em populações ou regiões. O Índice de Gini varia de 0 (igualdade perfeita) a 1 (desigualdade máxima) e é essencial para economistas, pesquisadores e formuladores de políticas públicas compreenderem a desigualdade socioeconômica.