The `Random.jl` package in Julia provides a comprehensive set of tools for generating pseudo-random numbers. It's a core package, meaning it's included with Julia and doesn't require separate installation. `Random.jl` is built upon the Mersenne Twister algorithm by default, but it offers a variety of other random number generators (RNGs) as well.

Markov Chains Julia Tutorial

A seguir temos uma Análise de dados sobre Óbitos maternos durante a gravidez, parto e o puerpério de mulheres com idades entre 10 a 49 anos, ocorridos nos municípios do estado do Rio de Janeiro, entre 2012 e 2022. Em seguida, utilizei um método de segmentação chamado cluster hierárquico, que permitirá agrupar os municípios em categorias e estabelecer relações de similaridade e hierarquia entre eles. Os dados foram coletados de diversas fontes: DataSUS, IBGE e o site Atlas. OBS: Este projeto foi, originalmente, desenvolvido como uma tarefa avaliativa, da disciplina de Introdução à Banco de Dados (FEA-RP | USP).

Lesson Plan for Markov Chain Monte Carlo (MCMC) with Julia

Monte Carlo Markov Chain (MCMC) algorithms are essential for sampling from probability distributions when direct sampling is challenging. Let's dive into implementing one of the most popular MCMC algorithms, the Metropolis-Hastings algorithm, in Julia.