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Modelos De Classificação-Resumo Lição

A análise bivariada refere-se à análise simultânea de duas variáveis. Explora a possibilidade de um relacionamento ou diferenças entre duas variáveis e o significado resultante.
Correlação é uma medida estatística que indica a extensão em que duas ou mais variáveis oscilam juntas. Uma correlação positiva indica a extensão em que essas variáveis aumentam ou diminuem em paralelo, enquanto uma correlação negativa indica a extensão em que uma variável aumenta à medida que a outra diminui.
A sazonalidade refere-se à presença de variações de dados que ocorrem em intervalos regulares específicos que são menores de um ano.
O Erro de Padrão Residual (RSE) é a quantidade média que a resposta se desviará da linha de regressão verdadeira e também pode ser considerada como medida da ausência de ajuste entre o modelo e os dados.
A codificação de dummy é uma forma de incorporar variáveis nominais em análise de regressão.
O Modelo de classificação de Análise Discriminante Linear é mais utilizado para variáveis de resposta de multiclasse.
A Técnica de classificação de Vizinhos K-Nearest não assume nenhuma forma funcional da relação entre variáveis.