Vou fazer análise estatística de dados usando r, rstudio e python
Analista Estatístico Apaixonado
Sobre este Serviço
Precisa de análise estatística profissional para sua pesquisa, projeto ou conjunto de dados?
Vou realizar análise estatística e análise de dados usando R, RStudio e Python, fornecendo resultados claros, visualizações e interpretações personalizadas às suas necessidades.
Posso ajudar com:
- Limpeza e pré-processamento de dados
- Análise exploratória e descritiva
- Visualização de dados
- Testes de hipóteses
- Análise de correlação e regressão
- t-tests, qui-quadrado e ANOVA
- Regressão logística
- Séries temporais e previsão
- PCA e análise fatorial
- Clustering e modelagem estatística
Ferramentas: R, RStudio, Python, Pandas, NumPy, SciPy, Statsmodels e Scikit-learn.
Você receberá:
- Métodos estatísticos adequados para sua questão de pesquisa
- Tabelas, gráficos e visualizações claras
- Resultados estatísticos com interpretação
- Análise bem organizada e código reproduzível quando necessário
Indicado para projetos de pesquisa, teses, pesquisas, experimentos, dados de negócios e conjuntos de dados científicos.
Foco em escolher o método estatístico certo para seus dados e objetivo de pesquisa, ao invés de apenas executar um teste.
Me envie uma mensagem antes de fazer seu pedido com seu conjunto de dados e requisitos, assim posso recomendar a análise adequada.
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Q1. Você conhece design experimental?
A: Sim, tenho forte entendimento de design experimental como análise de variância (ANOVA), Análise Multivariada de Variância (MANOVA) e testes de hipóteses para grupos de tratamento e controle.
Q2. Em quais técnicas multivariadas você é proficiente?
A: Tenho expertise em Análise de Fatores Comuns (CFA), Análise de Componentes Principais (PCA), análise de clusters k-means e hierárquica, Análise Discriminante Linear (LDA) e outras.
Q3. Pode mencionar os algoritmos de aprendizado de máquina em que você tem experiência?
A: Tenho experiência em árvores de decisão, florestas aleatórias, máquinas de vetores de suporte, análise de clusters, análise de regressão e técnicas de deep learning como redes neurais.
Q4. Você fornece código e interpretações?
Sim, entrego scripts bem documentados juntamente com uma explicação não técnica clara dos resultados.
Q5. Você pode incluir gráficos e visualizações?
A: Com certeza. Posso criar gráficos e plots de alta qualidade usando ggplot2, Matplotlib ou Seaborn para facilitar a compreensão dos resultados.
Q6. Pode fornecer um script ou notebook reproduzível?
A: Sim — posso fornecer um script em R, RMarkdown ou Jupyter Notebook em Python para que você possa reproduzir facilmente a análise.
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