Neste relatório, Yasmin Zago (Presidente) e Aline Paiva (Vice-presidente), com o auxílio do Luiz Gama (professor orientador e doutor em Economia), analisaram os principais fatores por trás da deflação prevista para o mês de agosto de 2025, divulgada pelo IBGE no dia 26 de agosto.

Este informe presenta el análisis estadístico de un conjunto de datos inmobiliarios de la ciudad de Cali llamado Vivienda, con un total de 8.322 registros entre casas y apartamentos. El objetivo fue aplicar técnicas de exploración de datos, segmentación y modelado predictivo con el uso de Regresión Lineal Múltiple (RLM) para dar respuesta a dos solicitudes específicas de vivienda: una casa en la Zona Norte y un apartamento en la Zona Sur. Se implementaron los modelos y segmentación mediante K-Means, con el fin de estimar precios de mercado y priorizar ofertas reales. Los resultados evidencian que variables como el área construida, el estrato socioeconómico, el número de baños y los parqueaderos son los principales determinantes del precio de una vivienda. Asimismo, se identificaron limitaciones asociadas a la calidad de los datos (outliers, valores faltantes y heterocedasticidad en modelos). A partir de los análisis, se proponen alternativas concretas de vivienda dentro de los presupuestos definidos, destacando tanto la viabilidad como las restricciones encontradas en el mercado.

The goal of this milestone is to demonstrate data loading, cleaning, and basic exploratory analysis in preparation for building a predictive text algorithm. This report provides a clear overview of the dataset, identifies common words and phrases, and sets the stage for model development.

This R script is a hands-on guide to the Moment Generating Function (MGF) of the Discrete Uniform Distribution. It defines a custom function, uniform_mgf, to calculate the MGF for any discrete uniform random variable. The code then uses this function to demonstrate a powerful application: approximating the distribution's mean and variance by taking numerical derivatives of the MGF evaluated at t=0. The script also provides two informative plots to visualize these concepts. The first plot displays the MGF for different distributions (e.g., a 6-sided die, a 10-sided die, etc.), showing how the function's curve changes with the number of possible outcomes. The second plot illustrates the fundamental relationship between the number of outcomes and the key moments of the distribution, clearly showing that the mean grows linearly, while the variance increases quadratically. This visualization effectively reinforces the theoretical properties of the discrete uniform distribution discussed in the blog post.

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