Publications by Felipe Emerson de O. Calixto
Lab 06 - Regressão Logística - Speed Dating
Speed Dating (encontro relâmpago) Os dados Temos dados descrevendo 5000 encontros relâmpagos (speed dating, procura no google) de 4 minutos envolvendo 310 jovens americanos. Os dados originais foram coletados por professores da Columbia Business School no experimento descrito aqui. Aqui estamos usando uma versão com menos colunas para agil...
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Lab 05 - Regressão Linear
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ── ## ✔ dplyr 1.1.1 ✔ readr 2.1.4 ## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.0 ## ✔ ggplot2 3.4.2 ✔ tibble 3.2.1 ## ✔ lubridate 1.9.2 ✔ tidyr 1.3.0 ## ✔ purrr ...
8789 sym Python (6494 sym/23 pcs) 7 img 3 tbl
Lab 04 - Intervalos de Confiança
Sobre Implicit Association Tests (IAT) IAT: 0.15, 0.35, and 0.65 are considered small, medium, and large level of bias for individual scores. Positive means bias towards arts / against Math. Análise de uma replicação iat = read_csv(here::here(params$arquivo_dados), col_types = "cccdc") iat = iat %>% mutate(sex = factor(sex, levels = c("...
2392 sym R (5557 sym/19 pcs) 6 img
Lab 03 - Comentários e cultura
dados = read_csv( here::here("data/participation-per-country.csv"), col_types = cols( .default = col_double(), site = col_character(), country = col_character(), geo = col_character(), four_regions = col_character(), eight_regions = col_character(), six_regions = col_character...
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Lab 02 - Felipe Emerson de O. Calixto
Q1: Qual a cidade é mais quente? Isso muda se considerarmos apenas o período de janeiro e fevereiro (pico do verão)? Distribuição da temperatura máxima De início, podemos checar a distribuição da temperatura máxima das duas cidades, para entender qual tem a temperatura mais quente. # Gráfico 1.1 climas %>% ggplot(aes(x=cidade, y...
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Lab 01 - Felipe Emerson de O. Calixto
Q1 - Qual a diferença entre as mensalidades médias e medianas dos cursos de Ciência da Computação do Nordeste e Sudeste? Na sua opnião, essa diferença é estatisticamente significativa? Justifique. Gráfico comparando a média e mediana por estado das regiões NE e SE: # Filtrando os UFs dos estados da região NE e SE dp_states <- states...
2166 sym Python (7424 sym/16 pcs) 1 img