Basic work with vectors, matrices, and data frames

This report presents an analysis of hospital operational data, including interactive visualizations, exploratory data analysis, and profit forecasting using time series methods. It also examines patient churn and key factors affecting hospital performance.

Homework 3: Understanding Simple Linear Regression

Uso un data set de aceites para practicar aprendizaje no supervisado

Este gráfico apresenta uma análise comparativa de duas séries históricas fundamentais para o estudo da educação no Brasil, evidenciando como diferentes escolhas metodológicas impactam a percepção do avanço educacional: Metodologia de Paglayan (2024): A autora utiliza como métrica a matrícula no ensino primário dividida pela população total na faixa de 5 a 14 anos. Como apontado na discussão, essa escolha impõe um "vínculo" rígido ao denominador: se um estudante conclui o primário e avança para o ensino secundário antes dos 14 anos, ele deixa de ser contabilizado no numerador (matrícula primária), mas permanece no denominador (população 5-14). Isso tende a subestimar a cobertura real em sistemas onde a progressão para o ensino médio é mais rápida ou onde a estrutura do ensino primário é mais curta que o intervalo de 10 anos da base populacional. Metodologia de Kang et al. (2021): Os autores calculam a Taxa Bruta de Escolarização (Gross Enrollment Ratio - GER) para o Ensino Fundamental. A GER é definida como o total de matrículas no nível de ensino (independentemente da idade do aluno) dividido pela população na idade teórica correspondente a esse nível. No caso brasileiro, o uso da GER permite que a taxa ultrapasse 100% (conforme visível no gráfico a partir de 1990), capturando de forma mais precisa o esforço de atendimento do Estado, inclusive de alunos com distorção idade-série e repetentes que ainda estão cursando o nível primário/fundamental.