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Cluster_e_Analise_de_dados_DataSUS
A seguir temos uma Análise de dados sobre Óbitos maternos durante a gravidez,
parto e o puerpério de mulheres com idades entre 10 a 49 anos,
ocorridos nos municípios do estado do Rio de Janeiro, entre 2012 e
2022.
Em seguida, utilizei um método de segmentação chamado cluster
hierárquico, que permitirá agrupar os municípios em categorias e
estabelecer relações de similaridade e hierarquia entre eles.
Os dados foram coletados de diversas fontes: DataSUS, IBGE e o site
Atlas.
OBS: Este projeto foi, originalmente, desenvolvido como uma tarefa avaliativa, da disciplina de Introdução à Banco de Dados (FEA-RP | USP).
Lesson Plan: Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
Lesson Plan for Markov Chain Monte Carlo (MCMC) with Julia
Metropolis-Hastings Algorithms with Julia
Monte Carlo Markov Chain (MCMC) algorithms are essential for sampling from probability distributions when direct sampling is challenging. Let's dive into implementing one of the most popular MCMC algorithms, the Metropolis-Hastings algorithm, in Julia.
DAT 301 HW3
This is a R Markdown ioslides presentation regarding Point Estimation and Confidence Intervals (CI), as well as using the 'mtcars' dataset as an example for those topics.
Workshop 4 - Business Analytics for Decision Making
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Alberto Dorantes, Ph.D.
Tec de Monterrey
Workshop 3 - Business Analytics for Decision Making
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Alberto Dorantes, Ph.D.
Tec de Monterrey