Como referenciar este texto: ‘Explorando correlação e regressão com Python: Uma abordagem prática’. Rodrigo Terra. Publicado em: 26/12/2024. Link da postagem: https://www.makerzine.com.br/dados/explorando-correlacao-e-regressao-com-python-uma-abordagem-pratica/.
Conteúdos que você verá nesta postagem
A análise de correlação e regressão é uma das ferramentas mais poderosas para compreender relações entre variáveis. No MakerZine, desenvolvemos um projeto prático para demonstrar como essas técnicas podem ser aplicadas a conjuntos de dados reais, utilizando Python e suas bibliotecas especializadas.
O processo de desenvolvimento
Este projeto foi estruturado para ser um recurso didático, abrangendo as seguintes etapas principais:
- Exploração Inicial dos Dados:
- Importação e visualização de dados utilizando pandas e matplotlib.
- Análise de estatísticas descritivas para compreender a distribuição inicial das variáveis.
- Correlação:
- Cálculo da correlação linear entre variáveis usando o coeficiente de Pearson.
- Visualização das correlações através de mapas de calor, facilitando a interpretação de relações entre variáveis.
- Modelo de Regressão Linear:
- Construção de modelos de regressão linear simples e múltipla.
- Avaliação de métricas como coeficiente de determinação (R2R^2) e resíduos, para validar os modelos criados.
- Diagnóstico do Modelo:
- Testes de normalidade dos resíduos (Jarque-Bera) para verificar a adequação do modelo.
- Análise de simetria (skewness) e curtose para identificar desvios significativos nos dados.
- Interpretação dos Resultados:
- Relatório detalhado dos coeficientes de regressão, significância estatística, e possíveis limitações do modelo.
Ferramentas utilizadas
O projeto foi implementado com:
- Linguagem Python: ideal para análise de dados e desenvolvimento de modelos estatísticos.
- Bibliotecas:
pandasenumpypara manipulação de dados.matplotlibeseabornpara visualizações.statsmodelsescipypara cálculos estatísticos avançados.
Para ver e/ou baixar o notebook deste projeto, clique aqui.
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