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993612610, 1386226, 833, 18826, 675, 631, 172, 189, 699, 0000000121, 9489000, 0001275, adjusted, 0001235, 00000001208, pontos, corrompidas, ficará, desapontado, interessado, relação, perceber, contém, corrompidos, muito, url, https, dropboxusercontent, 44201187, rds, gzcon, readrds, close, voltemos, venda, estava, tendo, problemas, pediu, ajuda, olhar, parecia, claro, resolvi, revisitar, pouco, influentes, afetar, robustos, dar, dica, acontecendo, antigo, daqueles, precisa, certamente, aparecerão, deixo, matéria, nyt, fraude, continue, lendo, came, apologize, after, admitted, fabrication, described, how, started, tampering, first, happened, had, analyzed, dataset, just, shy, significance, did, recognized, when, showed, findings, they, them, system, rewarded, him, not, interesting, research, sound, methodology, but, noticed, duplicated, deleted, could, shift, below, foco, encontrar, resultados, gera, coisas, bizarras, ciencia, melhores,

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plo de uma base de dados de venda de imóveis online arquivo url https dl dropboxusercontent com u 44201187 dados vendas rds con gzcon arquivo vendas readrds con close con suponha que você esteja interessado na relação entre preço e tamanho do imóvel basta um gráfico para perceber que a base contém alguns dados muito corrompidos with vendas plot preco m2 mas não são muitos pontos nossa base tem mais de 25 mil observações será que apenas essas poucas observações corrompidas podem alterar tanto assim nossa análise sim se você rodar uma regressão simples ficará desapontado summary m1 lm preco m2 data vendas call lm formula preco m2 data vendas residuals min 1q median 3q max 6746423 937172 527498 99957 993612610 coefficients estimate std error t value pr t intercept 1386226 833 18826 675 73 631 0 0000000000000002 m2 18 172 3 189 5 699 0 0000000121 signif codes 0 0 001 0 01 0 05 0 1 1 residual standard error 9489000 on 254761 degrees of freedom multiple r squared 0 0001275 adjusted r squared 0 0001235 f statistic 32 48 on 1 and 254761 df p value 0 00000001208 a regressão está sugerindo que cada metro quadrado extra no imóvel corresponde em média a um aumento de apenas 18 reais em seu preço como vimos no caso do post anterior limpar um percentual bem pequeno da base é suficiente para estimar algo que faça sentido mas suponha que você não tenha noção de quais sejam os outliers da base e também que por alguma razão você não saiba que 18 reais o metro quadrado é um número completamente absurdo a priori o que fazer vale fazer um parêntese aqui se você está analisando um problema em que você não tem o mínimo de conhecimento substantivo não sabe julgar sequer se 18 é um número grande ou pequeno plausível ou não isso por si só é um sinal de alerta mas prossigamos de qualquer forma um hábito que vale a pena você incluir no seu dia a dia é rodar regressões resistentes robustas que buscam levar em conta a possibilidade de uma grande parcela dos dados estar corrompida vejamos o que ocorre no nosso exemplo de dados online library robust summary m2 lmrob preco m2 data vendas call lmrob formula preco m2 data vendas residuals min 1q median 3q max 3683781389 202332 23119 64600 994411077 coefficients estimate std error t value pr t intercept 15926 247 589 410 27 02 0 0000000000000002 m2 9450 762 5 611 1684 32 0 0000000000000002 signif codes 0 0 001 0 01 0 05 0 1 1 residual standard error 171800 on 254761 degrees of freedom multiple r squared 0 4806 test for bias statistic p value m estimate 502 61 0 ls estimate 86 91 0 agora cada metro quadrado correponde a um aumento de r 9 450 00 no preço do imóvel a mensagem aqui extrapola dados online que são notórios por terem observações com erros de várias ordens de magnitude praticamente toda base de dados que você usa está sujeita a isso mesmo de fontes oficiais no post anterior vimos um exemplo em que pesquisadores não desconfiaram de uma queda de 36 do pib na tanzânia por fim vale fazer a ressalva de sempre entender o que está acontencedo nos seus dados por que os valores são diferentes e a razão de existir de alguns outliers é fundamental dependendo do tipo de problema os outliers podem não ser erros de medida e você não quer simplesmente ignorar sua influência na verdade há casos em que outliers podem ser a parte mais interessante da história compartilhe compartilhar no facebook abre em nova janela facebook compartilhar no x abre em nova janela x compartilhar no linkedin abre em nova janela linkedin compartilhar no reddit abre em nova janela reddit compartilhar no tumblr abre em nova janela tumblr compartilhar no pinterest abre em nova janela pinterest envie um link por e mail para um amigo abre em nova janela e mail imprimir abre em nova janela imprimir curtir carregando postado em dados econometria estatística imóveis r marcado brasília erro de medida growth regression imóveis lm lmrob r regressão robusta fev 20 vídeos da rstudio conference disponíveis publicado por carlos cinelli 0 os vídeos da conferência do rstudio já estão disponíveis aqui compartilhe compartilhar no facebook abre em nova janela facebook compartilhar no x abre em nova janela x compartilhar no linkedin abre em nova janela linkedin compartilhar no reddit abre em nova janela reddit compartilhar no tumblr abre em nova janela tumblr compartilhar no pinterest abre em nova janela pinterest envie um link por e mail para um amigo abre em nova janela e mail imprimir abre em nova janela imprimir curtir carregando postado em programação marcado r rstudio fev 16 daniel kahneman e a replicação dos estudos de priming publicado por carlos cinelli 0 a crise de replicabilidade obriga kahneman a rever sua posição algo louvável diante de tantos pesquisadores que insistem em continuar no erro ps isso é um comentário do daniel kahneman neese post aqui compartilhe compartilhar no facebook abre em nova janela facebook compartilhar no x abre em nova janela x compartilhar no linkedin abre em nova janela linkedin compartilhar no 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no brasil library gtrendsr eleicoes2014 gtrends c dilma rousseff aécio neves marina silva geo c br time 2014 01 01 2014 12 31 plot eleicoes2014 para ilustrar novamente vejamos um exemplo mais recente as buscas pelos nomes dos candidatos das eleições norte americanas uselections2016 gtrends c donald trump hillary clinton geo c us time 2016 01 01 2016 12 31 plot uselections2016 compartilhe compartilhar no facebook abre em nova janela facebook compartilhar no x abre em nova janela x compartilhar no linkedin abre em nova janela linkedin compartilhar no reddit abre em nova janela reddit compartilhar no tumblr abre em nova janela tumblr compartilhar no pinterest abre em nova janela pinterest envie um link por e mail para um amigo abre em nova janela e mail imprimir abre em nova janela imprimir curtir carregando postado em dados programação r visualização marcado aécio neves dilma rousseff donald trump eleições google trends hillary clinton marina silva fev 13 erro de medida e atenuação dos efeitos estimados publicado por carlos cinelli 2 andrew gelman publicou um pequeno comentário na science sobre erro de medida e atenuação dos efeitos estimados o argumento é o seguinte no modelo clássico de erro de medida na média suas estimativas são puxadas para baixo suponha então que você tenha feito um experimento com amostra pequena com erro de medida mas ainda assim você tenha encontrado um efeito estimado significante ora é tentador argumentar o seguinte tanto a amostra pequena quanto o erro de medida estão jogando contra meu efeito estimado então é provável que o efeito real seja ainda maior do que o que eu estimei parece lógico não parece mas não é e infelizmente esse raciocínio ainda engana muitos pesquisadores na verdade em um contexto de efeitos reais pequenos junto com amostras pequenas é mais provável que aquelas estimativas estatisticamente significantes estejam superestimando o efeito real o problema aqui é que o ruído das amostras pequenas em conjunto com o viés de seleção de estimativas estatisticamente significantes predomina vejamos isso na prática com uma simples simulação no código abaixo eu simulo mil estudos com um tamanho amostral fixo n 10 n 20 n 50 n 500 e n 1000 desses mil estudos eu seleciono apenas aqueles que são estatisticamente significantes e coloco no gráfico o valor estimado do estudo o valor real do efeito é 0 1 que está representado pela linha vermelha vejam que para amostras até de tamanho 100 todas as estimativas significantes da simulação estão superestimando o efeito real apenas quando a amostra é grande o suficiente que o efeito atenuante do erro de medida se faz prevalecer revertendo o resultado e se você comparar as estimativas com e sem erro de medida como faz gelman também vai verificar que com amostras pequenas dificilmente uma é sempre maior do que a outra código para simulação rm list ls set seed 10 ns c 10 20 50 100 500 1000 oldpar par mfrow c 2 3 for n in ns b 0 1 x rnorm n y b x coefs replicate 1000 xs x rnorm n ys y rnorm n coef summary lm ys xs 2 coefs t coefs plot coefs coefs 3 2 1 ylim c min c b coefs 1 max coefs 1 xlab significant experiments ylab significant estimates main paste sample size n pch 20 abline h b col red lty 2 par oldpar compartilhe compartilhar no facebook abre em nova janela facebook compartilhar no x abre em nova janela x compartilhar no linkedin abre em nova janela linkedin compartilhar no reddit abre em nova janela reddit compartilhar no tumblr abre em nova janela tumblr compartilhar no pinterest abre em nova janela pinterest envie um link por e mail para um amigo abre em nova janela e mail imprimir abre em nova janela imprimir curtir carregando postado em econometria estatística metodologia marcado andrew gelman significância estatística fev 11 data frames publicado por carlos cinelli 2 parte do livro introdução à análise de dados com r este trabalho está em andamento o texto é bastante preliminar e sofrerá muitas alterações quer fazer sugestões deixe um comentário 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função data frame funcionarios data frame nome c joão maria josé sexo c m f m salario c 1000 1200 1300 stringsasfactors false funcionarios nome sexo salario 1 joão m 1000 2 maria f 1200 3 josé m 1300 também é coverter outros objetos em um data frame com a função as data frame discutiremos a opção stringsasfactors false mais a frente vejamos a estrutura do data frame note que cada coluna tem sua própria classe str funcionarios data frame 3 obs of 3 variables nome chr joão maria josé sexo chr m f m salario num 1000 1200 1300 nomes de linhas e colunas o data frame sempre terá rownames e colnames rownames funcionarios 1 1 2 3 colnames funcionarios 1 nome sexo salario detalhe a função names no data fram trata de suas colunas pois os elementos fundamentais do data frame são seus vetores coluna names funcionarios 1 nome sexo salario não parece tão diferente de uma matriz o que ocorreria com o data frame funcionarios se o transformássemos em uma matriz vejamos as matrix funcionarios nome sexo salario 1 joão m 1000 2 maria f 1200 3 josé m 1300 perceba que todas as variáveis viraram character uma matriz aceita apenas elementos da mesma classe e é exatamente por isso precisamos de um data frame neste caso manipulando data frames como matrizes ok temos mais um objeto do r o data frame vou ter que reaprender tudo novamente não você pode manipular data frames como se fossem matrizes praticamente tudo o que vimos para selecionar e modificar elementos em matrizes funciona no data frame podemos selecionar linhas e colunas do nosso data frame como se fosse uma matriz tudo menos linha 1 funcionarios 1 nome sexo salario 2 maria f 1200 3 josé m 1300 seleciona primeira linha e primeira coluna vetor funcionarios 1 1 1 joão seleciona primeira linha e primeira coluna data frame funcionarios 1 1 drop false nome 1 joão seleciona linha 3 colunas nome e salario funcionarios 3 c nome salario nome salario 3 josé 1300 e também alterar seus valores tal como uma matriz aumento de salario para o joão funcionarios 1 salario 1100 funcionarios nome sexo salario 1 joão m 1100 2 maria f 1200 3 josé m 1300 extra do data frame selecionando e modificando com e outras formas alternativas de selecionar colunas em um data frame são o e o seleciona coluna nome funcionarios nome 1 joão maria josé funcionarios nome 1 joão maria josé seleciona coluna salario funcionarios salario 1 1100 1200 1300 funcionarios salario 1 1100 1200 1300 tanto o quanto o sempre retornam um vetor como resultado também é possível alterar a coluna combinando ou com outro aumento para o joão funcionarios salario 1 1150 equivalente funcionarios salario 1 1150 funcionarios nome sexo salario 1 joão m 1150 2 maria f 1200 3 josé m 1300 extra do data frame retornando sempre um data frame com se você quiser garantir que o resultado da seleção será sempre um data frame use drop false ou selecione sem a vírgula retorna data frame funcionarios salario drop false salario 1 1150 2 1200 3 1300 retorna data frame funcionarios salario salario 1 1150 2 1200 3 1300 tabela resumo selecionando uma coluna em um data frame resumindo as formas de seleção de uma coluna de um data frame criando colunas novas há diversas formas de criar uma coluna nova em um data frame o principal segredo é o seguinte faça de conta que a coluna já exista selecione ela com ou e atribua o valor que deseja para ilustrar vamos adicionar ao nosso data frame funcionarios mais três colunas com funcionarios escolaridade c ensino médio graduação mestrado com funcionarios experiencia c 10 12 15 com funcionarios avaliacao_anual c 7 9 10 uma última forma de adicionar coluna a um data frame é tal como uma matriz utilizar a função cbind column bind funcionarios cbind funcionarios prim_emprego c sim nao nao stringsasfactors false vejamos como ficou nosso data frame com as novas colunas funcionarios nome sexo salario escolaridade experiencia avaliacao_anual prim_emprego 1 joão m 1150 ensino médio 10 7 sim 2 maria f 1200 graduação 12 9 nao 3 josé m 1300 mestrado 15 10 nao...