A modelagem estatística é uma etapa fundamental da análise de dados, ou seja, o processo que leva a informação em estado bruto a se transformar em insights.
Isso porque os dados, por si sós, não revelam nada.
Para que façam sentido, é necessário que sejam limpos, tratados e submetidos a algum tipo de padronização.
Esse processo começa na modelagem estatística, que você vai aprender como funciona e como fazer lendo este artigo até o final.
Acompanhe!
O que é modelagem estatística?
Modelagem estatística é um método analítico que utiliza dados para descrever e entender relações entre variáveis.
Ela envolve a criação de modelos matemáticos que representam essas relações, permitindo prever ou explicar fenômenos.
Esses modelos são construídos com base em técnicas estatísticas, como regressão e análise de séries temporais.
A modelagem estatística é amplamente usada em diversas áreas, como ciências sociais, econômicas, ciências naturais e engenharia, para fazer inferências, tomar decisões e entender padrões nos dados.
Ela desempenha um papel fundamental na pesquisa e no planejamento estratégico, contribuindo para uma melhor compreensão dos dados.
Para que serve a modelagem estatística?
A principal finalidade da modelagem estatística é servir como instrumento para analisar e compreender relações entre variáveis por meio de modelos matemáticos.
Um exemplo prático é na área de previsão do tempo.
Os meteorologistas coletam dados sobre temperatura, umidade, pressão atmosférica, entre outros, e usam modelos estatísticos para prever o clima futuro.
Eles podem criar um modelo que relaciona essas variáveis para fazer previsões sobre o tempo, como a probabilidade de chuva ou a temperatura máxima para os próximos dias.
Outro exemplo de uso é no estudo de doenças e padrões de contágio.
No período pandêmico, por exemplo, foram feitos diversos estudos epidemiológicos para entender a propagação da Covid-19.
Os epidemiologistas coletaram dados sobre casos confirmados, taxa de transmissão (R0), tempo de incubação e outros fatores.
Eles aplicam modelos estatísticos, como o modelo SIR (Susceptíveis-Infectados-Recuperados), que utiliza equações diferenciais para descrever como a doença se espalha em uma população.
Métodos de modelagem estatística
Existem diversos métodos de modelagem estatística que podem ser aplicados em processos de análises de dados de diferentes tipos.
Os mais conhecidos deles são:
- Regressão linear: método que busca estabelecer uma relação linear entre variáveis, como prever o preço de uma casa com base em seu tamanho
- Análise de séries temporais: usada para analisar dados sequenciais ao longo do tempo, como vendas mensais, ajudando a identificar tendências, sazonalidades e padrões
- Análise de componentes principais (PCA): reduz a dimensionalidade dos dados, identificando os principais componentes que explicam sua variação
- Modelos de regressão logística: utilizados quando a variável resposta é binária (sim/não), como prever se um cliente fará uma compra com base em seu histórico de compras passado
- Análise de cluster: agrupa dados em clusters com base em similaridades, sendo útil para segmentação de mercado, por exemplo
- Modelos de séries temporais (ARIMA): especificamente projetados para prever valores futuros em séries temporais, considerando autocorrelação e sazonalidade
- Modelos de árvore de decisão: divide dados em estruturas de árvore com base em regras de decisão, sendo interpretáveis e úteis para fazer classificações e previsões
- Redes neurais artificiais: modelos complexos inspirados no funcionamento do cérebro, usados para tarefas como reconhecimento de padrões em imagens ou processamento de linguagem natural
Como usar a modelagem estatística para tomar decisões?
A partir do que vimos até aqui, a modelagem estatística é uma ferramenta poderosa para balizar decisões em qualquer questão que envolva dados.
Para isso, comece definindo o problema, fazendo a partir disso a coleta de dados de fontes confiáveis e relevantes.
Utilize esses dados para construir o modelo estatístico, identificando variáveis independentes e dependentes, estimando parâmetros e ajustando o modelo aos dados.
O próximo passo é avaliar o modelo, usando métricas como o coeficiente de determinação (R²) para modelos de regressão, erro médio absoluto (MAE) ou erro quadrático médio (MSE).
Para todas essas etapas, são utilizados softwares como o IBM Amos, SPSS ou as ferramentas Microsoft Power BI ou Tableau.
Conclusão
Trabalhar com modelagem estatística é para pessoas qualificadas.
Você pode ser um profissional assim, ampliando seus horizontes com os cursos EAD da Escola EDTI.