├── .ipynb_checkpoints ├── 1. Primeiros passos para um cientista de dados.-checkpoint.ipynb ├── 2. Estatítica Descritiva-checkpoint.ipynb └── Dicionário para maior compreensão na área de estatística-checkpoint.ipynb ├── Bioinformatica ├── Bioinformatic.R └── Regressão_expressão_gene_RNA.py ├── Dicionário para maior compreensão na área de estatística.ipynb ├── Estatística ├── .ipynb_checkpoints │ ├── 1. Primeiros passos para um cientista de dados.-checkpoint.ipynb │ ├── 2. Estatítica Descritiva-checkpoint.ipynb │ ├── 3.Quartis-checkpoint.ipynb │ └── 4.Variância Amostral - Estudo de Caso-checkpoint.ipynb ├── 1. Primeiros passos para um cientista de dados..ipynb ├── 2. Estatítica Descritiva.ipynb ├── 3.Quartis.ipynb ├── 4.Variância Amostral - Estudo de Caso.ipynb ├── PCR-RT.csv ├── ka.csv └── santander.csv ├── README.md └── estatistica.png /.ipynb_checkpoints/1. Primeiros passos para um cientista de dados.-checkpoint.ipynb: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "cells": [ 3 | { 4 | "cell_type": "markdown", 5 | "metadata": {}, 6 | "source": [ 7 | "# Primeiro passo: Estatística Descritiva " 8 | ] 9 | }, 10 | { 11 | "cell_type": "markdown", 12 | "metadata": {}, 13 | "source": [ 14 | "## O que é estatística?\n", 15 | "\n", 16 | "É o ramo do conhecimento que explora a coleta, a organização, análise e a interpretação de dados." 17 | ] 18 | }, 19 | { 20 | "cell_type": "markdown", 21 | "metadata": {}, 22 | "source": [ 23 | "Método Científico:\n", 24 | "==========\n", 25 | "\n", 26 | "Conjunto de estratégias, ferramentas e ideias resultantes da experiência humana e consequentes do acúmulo de saberes, que estruturadas e sistematizadas, possibilitam alcançar um objetivo, que é responder a uma pergunta. \n" 27 | ] 28 | }, 29 | { 30 | "cell_type": "markdown", 31 | "metadata": {}, 32 | "source": [ 33 | "Toda pesquisa científica seja no âmbito acadêmico ou empresarial se inicia com uma pergunta. São exemplos:\n", 34 | "=====================================================================================================================\n", 35 | "\n", 36 | "**Negócio**\n", 37 | "\n", 38 | "* Qual o número de inadiplentes na bandeira mastercard de cartão de crédito?\n", 39 | "\n", 40 | "**Saúde**\n", 41 | "\n", 42 | "* Qual a prevalência de câncer de mama?\n", 43 | "\n", 44 | "**Direito**\n", 45 | "\n", 46 | "* Quantas ações trabalhistas existem no Brasil?\n", 47 | "\n", 48 | "**Comunidade**\n", 49 | "\n", 50 | "* Em um grupo de 900 programadores quantos bebem café e quantos não bebem café?\n", 51 | "\n", 52 | "\n", 53 | "Todas essas perguntas seguem o mesmo fluxo, como mostra a figura abaixo:" 54 | ] 55 | }, 56 | { 57 | "cell_type": "code", 58 | "execution_count": 4, 59 | "metadata": {}, 60 | "outputs": [ 61 | { 62 | "data": { 63 | "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjYAAAI2CAYAAABDtsI1AAAEdnpUWHRteEdyYXBoTW9kZWwAAE1U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\nQAABBAIXOBRsAnegfQQQQAABBBAwIvDfSP8bzwJH8DQAAAAASUVORK5CYII=\n", 64 | "text/plain": [ 65 | "" 66 | ] 67 | }, 68 | "execution_count": 4, 69 | "metadata": {}, 70 | "output_type": "execute_result" 71 | } 72 | ], 73 | "source": [ 74 | "from IPython.display import Image\n", 75 | "Image(filename='estatistica.png') " 76 | ] 77 | }, 78 | { 79 | "cell_type": "markdown", 80 | "metadata": {}, 81 | "source": [ 82 | "***Depois de organizarmos a nossa pergunta, o primeiro passo é entender o que é uma variável***" 83 | ] 84 | }, 85 | { 86 | "cell_type": "markdown", 87 | "metadata": {}, 88 | "source": [ 89 | "# Variável:" 90 | ] 91 | }, 92 | { 93 | "cell_type": "markdown", 94 | "metadata": {}, 95 | "source": [ 96 | "**Variável** é uma característica de interesse que pode assumir diferentes valores ou classificações para diferentes sujeitos.\n", 97 | "\n", 98 | "* Muitas pessoas podem ler isso e dizer e daí, o que isso significa?\n", 99 | "* Em qual etapa eu identifico as minhas variáveis? \n", 100 | "\n", 101 | "**Então vamos primeiro organizar essas perguntas:**\n", 102 | " \n", 103 | "1. A variável nada mais e do que um atributo, uma característica de uma pessoa ou coisa.\n", 104 | " \n", 105 | " Para ficar mais clara essa ideia, vamos observar as nossas perguntas anteriores.\n", 106 | " \n", 107 | " 1.1 Qual o número de inadiplentes na bandeira mastercard cartão de crédito?\n", 108 | " \n", 109 | " Vamos analisar com cuidado, vamos fazer por exclusão de palavras:\n", 110 | " 1.1.1 o pronome relativo(qual) e as preposições (o, de, na), posso garantir que não são variáveis, elas somente compõe a frase para não ficar esquisito o texto.\n", 111 | " \n", 112 | " Bom agora temos:\n", 113 | " \n", 114 | " * número inadiplentes \n", 115 | " \n", 116 | " * bandeira mastercard cartão crédito\n", 117 | " \n", 118 | " Agora sim, vamos pensar um pouco .... \n", 119 | " \n", 120 | " \n", 121 | " É o **número de inadiplentes** ela será a minha variável \\0/\n", 122 | " \n", 123 | " A bandeira mastercard cartão crédito, vc pode se perguntar : Bandeira Mastercard o que? O que eu quero saber sobre a bandeira mastercard? R: O número de inadiplentes.\n", 124 | " \n", 125 | " Vamos ver mais um exemplo \n", 126 | " \n", 127 | " Qual a prevalência de câncer de mama no Brasil?\n", 128 | " \n", 129 | " Agora está mais fácil, separando da mesma forma que o exemplo anterior, temos:\n", 130 | " \n", 131 | " * prevalência câncer mama\n", 132 | " \n", 133 | " * Brasil \n", 134 | " \n", 135 | " Temos que prevalência **câncer mama** será a minha variável \\0/\n", 136 | " Aqui tb podemos fazer a mesma pergunta O que eu quero saber sobre o Brasil? R:A prevalência câncer mama.\n", 137 | " \n", 138 | " \n", 139 | " 1.1.2 Outra pergunta feita e em que momento eu identifico a(s) minha(s) variável(is), também posso te assegurar antes da coleta de dados, pois se não vc vai parecer uma barata tonta no meio de tanta informação e nunca conseguirá planejar o seu projeto e/ou produto \\0/ (Iupi). " 140 | ] 141 | }, 142 | { 143 | "cell_type": "markdown", 144 | "metadata": {}, 145 | "source": [ 146 | "Bom agora que entendemos na frase o que é uma variável vamos classificá-la, pois precisamos entender a sua natureza para que assim no futuro, nao façamos alguma mer.... muito grande e estrague o projeto =).\n", 147 | "============\n", 148 | "\n", 149 | "\n", 150 | " As variáveis podem ser classificadas como ***qualitativas e quantitativas***, e cada uma delas tem mais duas divisões, mas vamos por partes.\n", 151 | "\n", 152 | "Vamos focar nas perguntas triviais:\n", 153 | "\n", 154 | "O que e uma **variável quantitativa**?\n", 155 | "\n", 156 | "São as características que podem ser descritas por números, ou seja, apresentam valores númericos.\n", 157 | "\n", 158 | "\n", 159 | "Aqui o mais importante é entender que **quantitativo = valores numéricos** \\o/ (Iupi).\n", 160 | "\n", 161 | "Como disse antes a variável quantitativa apresenta duas subdivisões:\n", 162 | "\n", 163 | "\n", 164 | "***variáveis discretas***: seus possíveis valores pertencem a um conjunto finito ou contável, ou seja, resumindo são números inteiros (lembre-se da matematica numeros naturais N = {1, 2, 3, 4, 5, ....}). Também podemos dizer que são resultados de contagens.\n", 165 | "\n", 166 | "Exemplos: Número de clientes na empresa, Número de bacterias em uma placa de petri, numero de pessoas que bebem café, Número de inadiplentes ...\n", 167 | "\n", 168 | "\n", 169 | "***variáveis contínuas***: assumem valores em uma escala contínua (na reta real), na matemática números decimais , nossa que tédio, vamos simplificar. \n", 170 | "\n", 171 | "Podemos pensar que se temos números decimais precisamos de um instrumento de medida, como: balança -> peso, régua -> altura, relogio -> tempo, e assim por diante.\n", 172 | "\n", 173 | "\n", 174 | "\n", 175 | "\n", 176 | "O que é uma ***variável qualitativa***?\n", 177 | "\n", 178 | "Sao características que não possuem valores quantitativos e são definidas por categorias, ou seja, representam uma classificacão dos indivíduos.\n", 179 | "\n", 180 | "Eita nóis, parece um blá blá blá que ninguém entende, mas vamos tornar essa frase um pouco mais simples. Para que fique mais clara está explicação, iremos dividir em duas subdivisões.\n", 181 | "\n", 182 | "\n", 183 | "***variáveis nominais***: não existe ordenação dentre as categorias. Exemplos:fumante/não fumante, doente/sadio, sexo.\n", 184 | "\n", 185 | "\n", 186 | "***variáveis ordinais***: existe uma ordenação entre as categorias. \n", 187 | "\n", 188 | "Exemplos: Santander - categorias por renda (Pessoa Física, Van Gogh, Select, Private Banking) , estágio da doença (inicial, intermediário, terminal)." 189 | ] 190 | }, 191 | { 192 | "cell_type": "markdown", 193 | "metadata": {}, 194 | "source": [ 195 | "Diga quais variáveis abaixo são discretas e quais são contínuas:\n", 196 | "a) População: alunos de uma cidade\n", 197 | "\tvariável: cor dos olhos\n", 198 | "\tvariável: altura\n", 199 | "\tvariável: peso\n", 200 | "\tvariável: nome\n", 201 | "\n", 202 | "b) População: Pregos produzidos por uma máquina\n", 203 | "\tvariável: número de pregos produzidos\n", 204 | "\tvariável: comprimento dos pregos\n", 205 | "\tvariável: número de pregos defeituosos\n", 206 | "\tvariável: diâmetro do prego" 207 | ] 208 | }, 209 | { 210 | "cell_type": "markdown", 211 | "metadata": {}, 212 | "source": [ 213 | "***Proxima semana teremos outro tópico e as respostas***" 214 | ] 215 | }, 216 | { 217 | "cell_type": "markdown", 218 | "metadata": {}, 219 | "source": [ 220 | "## Curiosidade: Uso de variáveis quantitativas e qualitativas em machine learning\n", 221 | "\n" 222 | ] 223 | }, 224 | { 225 | "cell_type": "markdown", 226 | "metadata": {}, 227 | "source": [ 228 | "Os conceitos de variáveis é de suma importância tanto em aprendizado de máquina quanto na estatística, quando entendemos essa característica, além de utilizarmos as ferramentas corretas para classificação, também conseguimos interpretar a saída o qual é nos dada. Pensando no contexto univariado, tanto em Aprendizado de Máquina quanto na Estatística em geral, a análise são específicas à classe da variável resposta. \n", 229 | "\n", 230 | "Então podemos descrever, como:\n", 231 | "\n", 232 | "Para variáveis quantitativas (contínuas ou discretas)podemos ter interesse em predizer o valor da variável para uma nova observação não presente na amostra.\n", 233 | "\n", 234 | "Ex: o preço de uma ação do mercado financeiro.\n", 235 | "\n", 236 | "Agora quando pensamos em variáveis qualitativas o interesse está na classificação de novas observações nas classes da variável em estudo.\n", 237 | "\n", 238 | "Ex.: classificar o estado de uma doença." 239 | ] 240 | }, 241 | { 242 | "cell_type": "markdown", 243 | "metadata": {}, 244 | "source": [ 245 | "Material de apoio:\n", 246 | "================= \n", 247 | "\n", 248 | "https://www.ime.unicamp.br/~veronica/Coordenadas1s/aula1.pdf\n", 249 | "\n", 250 | "http://www.scielo.br/pdf/ptp/v22n2/a10v22n2.pdf\n", 251 | "\n", 252 | "https://www.youtube.com/watch?v=1zy6DTHQDzM" 253 | ] 254 | } 255 | ], 256 | "metadata": { 257 | "kernelspec": { 258 | "display_name": "Python 3", 259 | "language": "python", 260 | "name": "python3" 261 | }, 262 | "language_info": { 263 | "codemirror_mode": { 264 | "name": "ipython", 265 | "version": 3 266 | }, 267 | "file_extension": ".py", 268 | "mimetype": "text/x-python", 269 | "name": "python", 270 | "nbconvert_exporter": "python", 271 | "pygments_lexer": "ipython3", 272 | "version": "3.6.8" 273 | } 274 | }, 275 | "nbformat": 4, 276 | "nbformat_minor": 2 277 | } 278 | -------------------------------------------------------------------------------- /.ipynb_checkpoints/2. Estatítica Descritiva-checkpoint.ipynb: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "cells": [ 3 | { 4 | "cell_type": "markdown", 5 | "metadata": {}, 6 | "source": [ 7 | "# Resumo rápido" 8 | ] 9 | }, 10 | { 11 | "cell_type": "markdown", 12 | "metadata": {}, 13 | "source": [ 14 | "Estatística é a ciência que se preocupa com:\n", 15 | " \n", 16 | " *Organização e descrição -> Estatística Descritiva\n", 17 | " *Análises e intepretações -> Estatística indutiva ou Estatística inferencial\n", 18 | " " 19 | ] 20 | }, 21 | { 22 | "cell_type": "markdown", 23 | "metadata": {}, 24 | "source": [ 25 | "# O que é estatística descritiva?" 26 | ] 27 | }, 28 | { 29 | "cell_type": "markdown", 30 | "metadata": {}, 31 | "source": [ 32 | "São métodos destinados a resumir a informação contida nos dados, destacando os aspectos mais marcantes.\n", 33 | "\n", 34 | "Exemplo:" 35 | ] 36 | }, 37 | { 38 | "cell_type": "code", 39 | "execution_count": 2, 40 | "metadata": {}, 41 | "outputs": [ 42 | { 43 | "data": { 44 | "text/html": [ 45 | "
\n", 46 | "\n", 59 | "\n", 60 | " \n", 61 | " \n", 62 | " \n", 63 | " \n", 64 | " \n", 65 | " \n", 66 | " \n", 67 | " \n", 68 | " \n", 69 | " \n", 70 | " \n", 71 | " \n", 72 | " \n", 73 | " \n", 74 | " \n", 75 | " \n", 76 | " \n", 77 | " \n", 78 | " \n", 79 | " \n", 80 | " \n", 81 | " \n", 82 | " \n", 83 | " \n", 84 | " \n", 85 | " \n", 86 | " \n", 87 | " \n", 88 | " \n", 89 | " \n", 90 | " \n", 91 | " \n", 92 | " \n", 93 | " \n", 94 | "
CategoriasFrequências AbsolutasFrequências relativas
0Pessoa Física58058%
1Van Gogh21021%
2Select10810,8%
3Private Banking929,2%
\n", 95 | "
" 96 | ], 97 | "text/plain": [ 98 | " Categorias Frequências Absolutas Frequências relativas\n", 99 | "0 Pessoa Física 580 58%\n", 100 | "1 Van Gogh 210 21%\n", 101 | "2 Select 108 10,8%\n", 102 | "3 Private Banking 92 9,2%" 103 | ] 104 | }, 105 | "execution_count": 2, 106 | "metadata": {}, 107 | "output_type": "execute_result" 108 | } 109 | ], 110 | "source": [ 111 | "import pandas as pd \n", 112 | "# Leitura de dado de um arquivo 'santander.csv' \n", 113 | "# Delimitadores de controle, linhas, nomes de coluna com read_csv \n", 114 | "data = pd.read_csv(\"santander.csv\") \n", 115 | "# Visualizar as primeiras 5 linhas dos dados carregados \n", 116 | "data.head()" 117 | ] 118 | }, 119 | { 120 | "cell_type": "markdown", 121 | "metadata": {}, 122 | "source": [ 123 | "# Características Numéricas de uma distribuição de dados" 124 | ] 125 | }, 126 | { 127 | "cell_type": "markdown", 128 | "metadata": {}, 129 | "source": [ 130 | "Em alguns momentos é necessário resumir certas características das distribuícões de dados através de certas quantidades. Essas quantidade são definidas são denominadas como ***Medidas***, pois quantificam alguns aspectos de nosso interesse." 131 | ] 132 | }, 133 | { 134 | "cell_type": "markdown", 135 | "metadata": {}, 136 | "source": [ 137 | "# O que é Medida?" 138 | ] 139 | }, 140 | { 141 | "cell_type": "markdown", 142 | "metadata": {}, 143 | "source": [ 144 | "* Elas buscam sumarizar as informções disponíveis sobre o comportamento de uma variável. O foco é caracterizar o conjunto de dados através de medidas que resumam a informação nele contida.\n", 145 | "\n", 146 | "\n", 147 | "* Ainda, podemos citar **Medidas de Posição** e **Medidas de dispersão**, tais medidas servem para localizar uma distribuição e caracterizar sua variabilidade, respectivamente." 148 | ] 149 | }, 150 | { 151 | "cell_type": "markdown", 152 | "metadata": {}, 153 | "source": [ 154 | "Então vamos falar sobre **Medidas de Posição ou de Tendência Central**" 155 | ] 156 | }, 157 | { 158 | "cell_type": "markdown", 159 | "metadata": {}, 160 | "source": [ 161 | "O principal foco é localizar a distribuição dos dados brutos (ou frequências) sobre o eixo de variação da variável\n", 162 | "em questão.\n", 163 | "\n", 164 | "Os tipos mais comuns de medidas de tendência central são: média aritmética(simplesmente média ou valor médio), a mediana, a moda, a média geo métrica e a média quadrática. Assim vamos descrever cada um deles e a sua importância." 165 | ] 166 | }, 167 | { 168 | "cell_type": "markdown", 169 | "metadata": {}, 170 | "source": [ 171 | "### Média Geométrica ou média amostral" 172 | ] 173 | }, 174 | { 175 | "cell_type": "markdown", 176 | "metadata": {}, 177 | "source": [ 178 | "São médidas ao redor das quais as observações tendem a se agrupar. Também podemos descrever através da \n", 179 | "formula matemática:" 180 | ] 181 | }, 182 | { 183 | "cell_type": "markdown", 184 | "metadata": {}, 185 | "source": [ 186 | "$$\\bar{X} =\\frac{X_1 + X_2 + X_3 + ... X_n} {n}$$\n", 187 | "\n", 188 | " ou\n", 189 | "\n", 190 | "$$\\bar{X} =\\frac{\\sum_{i=1}^{n}{x^i}} {n}$$\n", 191 | "\n", 192 | "\n", 193 | " " 194 | ] 195 | }, 196 | { 197 | "cell_type": "markdown", 198 | "metadata": {}, 199 | "source": [ 200 | "Exemplo: \n", 201 | "\n", 202 | "Valores do ford Ka 2017 - 1.0/ 4 portas:\n", 203 | "\n", 204 | "\n", 205 | "$$\\bar{X} =\\frac{31.999 + 38.500 + 35.500 + 34.999 + 39.940} {5} = 36.188$$" 206 | ] 207 | }, 208 | { 209 | "cell_type": "code", 210 | "execution_count": 15, 211 | "metadata": {}, 212 | "outputs": [ 213 | { 214 | "name": "stdout", 215 | "output_type": "stream", 216 | "text": [ 217 | "Média: preco 36.1876\n", 218 | "dtype: float64\n" 219 | ] 220 | } 221 | ], 222 | "source": [ 223 | "df = pd.read_csv(\"ka.csv\") \n", 224 | "print(\"Média:\", df.mean())" 225 | ] 226 | }, 227 | { 228 | "cell_type": "code", 229 | "execution_count": null, 230 | "metadata": { 231 | "collapsed": true 232 | }, 233 | "outputs": [], 234 | "source": [] 235 | }, 236 | { 237 | "cell_type": "code", 238 | "execution_count": null, 239 | "metadata": { 240 | "collapsed": true 241 | }, 242 | "outputs": [], 243 | "source": [ 244 | "No c" 245 | ] 246 | } 247 | ], 248 | "metadata": { 249 | "kernelspec": { 250 | "display_name": "Python 3", 251 | "language": "python", 252 | "name": "python3" 253 | }, 254 | "language_info": { 255 | "codemirror_mode": { 256 | "name": "ipython", 257 | "version": 3 258 | }, 259 | "file_extension": ".py", 260 | "mimetype": "text/x-python", 261 | "name": "python", 262 | "nbconvert_exporter": "python", 263 | "pygments_lexer": "ipython3", 264 | "version": "3.6.6" 265 | } 266 | }, 267 | "nbformat": 4, 268 | "nbformat_minor": 2 269 | } 270 | -------------------------------------------------------------------------------- /.ipynb_checkpoints/Dicionário para maior compreensão na área de estatística-checkpoint.ipynb: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "cells": [], 3 | "metadata": {}, 4 | "nbformat": 4, 5 | "nbformat_minor": 2 6 | } 7 | -------------------------------------------------------------------------------- /Bioinformatica/Bioinformatic.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | ## Expression analysis 2 | ## 3 | 4 | ################# 5 | ## LOAD PACKAGES 6 | ################# 7 | 8 | library(DESeq2) 9 | library(ggplot2) 10 | library(limma) 11 | library(DSS) 12 | library(clusterProfiler) 13 | library(ComplexHeatmap) 14 | library(ggbiplot) 15 | library(caret) 16 | library(circlize) 17 | library(RColorBrewer) 18 | library(biomaRt) 19 | library(org.Hs.eg.db) 20 | library(ReactomePA) 21 | library(parallel) 22 | library(doParallel) 23 | library(foreach) 24 | library(data.table) 25 | library(dplyr) 26 | library(venn) 27 | 28 | ############# 29 | ## FUNCTIONS 30 | ############# 31 | 32 | ## Volcano plot 33 | volcano.plot = function(res, cut.padj, cut.log2FC){ 34 | mut <- as.data.frame(res) 35 | mutateddf <- mutate(mut, sig=ifelse(mut$padj= cut.log2FC,"UP_regulated", ifelse(mut$padj 2 & res$padj < 0.01) 135 | selected_DEG2 <- selected_DEG[order(selected_DEG$padj), ] 136 | All_DEG_SHH <- rownames(selected_DEG2) 137 | 138 | write.table(selected_DEG2, file="selected_DEG2.txt", sep="\t") 139 | 140 | All_DEG_SHH_value <- assay(vsd)[All_DEG_SHH, ] 141 | write.table(All_DEG_SHH_value, file="ALL_DEG_SHH_2.txt", sep="\t") 142 | 143 | 144 | 145 | # Read GTF file for gene name conversion 146 | load("GTF_v28.RData") 147 | convert <- merge(as.data.frame(All_DEG_SHH_value), gtf_v28, by.x="row.names",by.y="gene_id") 148 | 149 | ######################################## 150 | ## Heatmap SHHxtodos 151 | ######################################## 152 | 153 | tab_heatmap <- All_DEG_SHH_value 154 | tab_heatmap <- as.matrix(tab_heatmap) 155 | scale_tab <- scale_rows(tab_heatmap) 156 | 157 | 158 | sampleCondition <- c(rep("SHH", sum(grepl("Shh", colnames(tab_heatmap)))), 159 | rep("WNT", sum(grepl("Wnt", colnames(tab_heatmap)))), 160 | rep("Group 3", sum(grepl("G3", colnames(tab_heatmap)))), 161 | rep("Group 4", sum(grepl("G4", colnames(tab_heatmap))))) 162 | 163 | 164 | df <- data.frame(subgroups = sampleCondition, row.names = colnames(tab_heatmap)) 165 | 166 | ha1 = HeatmapAnnotation(df = df, 167 | col = list(subgroups = c("SHH" = "light blue", "WNT" = "purple", "Group 3" = "pink", "Group 4" = "green"))) 168 | 169 | 170 | ## Heatmap draw 171 | breaks <- seq(-2,2, by= 0.1) 172 | 173 | ht1 <- Heatmap(scale_tab, 174 | name = "zscore", column_title = "", width = 1, 175 | top_annotation = ha1, 176 | show_row_names = F, show_column_names = F, 177 | cluster_rows = T, cluster_columns = F, 178 | col = colorRamp2(breaks, colorRampPalette(rev(brewer.pal(n = 10, name = "RdBu")))(41)), 179 | show_column_dend = T, show_row_dend = T, 180 | clustering_distance_columns = "pearson", clustering_method_columns = "ward.D2", 181 | clustering_distance_rows = "pearson", clustering_method_rows = "ward.D2" 182 | ) 183 | print(ht1) 184 | dev.copy(tiff, "SHH.png", width=8, height=6, res = 500, units = "in") 185 | dev.off() 186 | 187 | ######################################## 188 | ## volcano plot SHHxtodos 189 | ######################################## 190 | png(filename = "ALL_DEG_SHH_Volcano.png", width=10, height=9, res = 500, units = "in") 191 | 192 | ##pdf(file = "ALL_DEG_SHH_Volcano.pdf") 193 | volcano.plot(res, 0.01, 2) 194 | dev.off() 195 | 196 | 197 | #################CEMiTool - KEGG######################## 198 | 199 | ## Read GTF file for gene name conversion 200 | load("GTF_v28.RData") 201 | 202 | 203 | tab <- read.table("ALL_DEG_SHH_2.txt", sep = "\t", header = T, row.names = 1) 204 | convert <- merge(as.data.frame(tab), gtf_v28, by.x="row.names",by.y="gene_id") 205 | 206 | # Adjust a DF with the required format by CEMItool 207 | expressions <- tab[,1:17] 208 | convert <- merge(as.data.frame(tab), gtf_v28, by.x="row.names",by.y="gene_id") 209 | .rowNamesDF(expressions, make.names=TRUE) <- convert$gene_name 210 | 211 | 212 | ## Load packages 213 | library(CEMiTool) 214 | 215 | 216 | ## 217 | 218 | 219 | # Prepare sample anontation dataframe 220 | annot = data.frame(sampleName = row.names(design), Class = design$subType) 221 | 222 | # Read GMT file 223 | gmt_fname <- system.file("extdata", "c2.cp.kegg.v6.2.symbols.gmt", package = "CEMiTool") 224 | gmt_in <- read_gmt(gmt_fname) 225 | 226 | # Read interactions 227 | int_fname <- system.file("extdata", "interactions.tsv", package = "CEMiTool") 228 | int_df <- read.delim(int_fname) 229 | 230 | # Creates the cemitool object and perform analysis 231 | cem <- cemitool(as.data.frame(expressions), 232 | force_beta = T, 233 | filter = F, 234 | apply_vst = F, 235 | gmt = gmt_in, 236 | interactions = int_df, 237 | verbose = T) 238 | 239 | # 240 | print(cem) 241 | 242 | directory <- "" 243 | setwd(directory) 244 | 245 | # Create report as pdf and html documents 246 | generate_report(cem, directory = "./Report_SHH", 247 | output_format = "html_document", 248 | force = T) 249 | 250 | # Write analysis results into files 251 | write_files(cem, directory="Report_SHH/Tables", force=TRUE) 252 | 253 | # Save all plots 254 | save_plots(cem, "all", directory="Report_SHH/Plots", force = T) 255 | 256 | 257 | ####fazer o mesmo para DEGs em WNTxtodos, G3xtodos e G4xtodos obedecendo a ordem das amostras no arquivo counts###### 258 | 259 | -------------------------------------------------------------------------------- /Bioinformatica/Regressão_expressão_gene_RNA.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import pandas as pd 2 | import numpy as np 3 | from sklearn.model_selection import train_test_split 4 | import keras 5 | from keras.datasets import mnist 6 | from keras.models import Sequential 7 | from keras.layers import Dense, Dropout 8 | 9 | 10 | test_size=0.2 11 | batch_size = 1024 12 | epochs = 45 13 | 14 | 15 | data = pd.read_csv('genes.csv') 16 | data_array=data.iloc[:,1:].values 17 | X = data_array[:,:1503] 18 | Y = data_array[:,-1] 19 | 20 | x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size) 21 | # modelo 22 | model = Sequential() 23 | model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(X.shape[1],))) 24 | model.add(Dropout(0.2)) 25 | model.add(Dense(512, activation='relu')) 26 | model.add(Dropout(0.2)) 27 | model.add(Dense(1, activation='tanh')) 28 | model.summary() 29 | 30 | model.summary() 31 | 32 | model.compile(loss='mean_squared_error', 33 | optimizer=keras.optimizers.Adam(), 34 | metrics=['mae']) 35 | 36 | history = model.fit(x_train, y_train, 37 | batch_size=batch_size, 38 | epochs=epochs, 39 | verbose=1, 40 | validation_data=(x_test, y_test)) 41 | score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) 42 | print('Test loss:', score[0]) 43 | print('Test accuracy:', score[1]) 44 | 45 | y_pred=model.predict(x_test) 46 | 47 | print(y_test) 48 | 49 | np.corrcoef(y_test.flatten(), y_pred.flatten()) 50 | 51 | # Resultado do modelo de regressão linear 52 | 53 | from sklearn.linear_model import LinearRegression 54 | 55 | reg = LinearRegression() 56 | reg.fit(x_train, y_train) 57 | 58 | np.corrcoef(reg.predict(x_test).flatten(), y_test) 59 | 60 | -------------------------------------------------------------------------------- /Dicionário para maior compreensão na área de estatística.ipynb: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "cells": [ 3 | { 4 | "cell_type": "markdown", 5 | "metadata": {}, 6 | "source": [ 7 | "**A**" 8 | ] 9 | }, 10 | { 11 | "cell_type": "markdown", 12 | "metadata": {}, 13 | "source": [ 14 | "**Amostra**" 15 | ] 16 | }, 17 | { 18 | "cell_type": "markdown", 19 | "metadata": {}, 20 | "source": [ 21 | "É qualquer subconjunto da população." 22 | ] 23 | }, 24 | { 25 | "cell_type": "markdown", 26 | "metadata": {}, 27 | "source": [ 28 | "**I**" 29 | ] 30 | }, 31 | { 32 | "cell_type": "markdown", 33 | "metadata": {}, 34 | "source": [ 35 | "**Incidência:**" 36 | ] 37 | }, 38 | { 39 | "cell_type": "markdown", 40 | "metadata": {}, 41 | "source": [ 42 | "Incidência é a taxa de manifestação de uma determinada doença.\n", 43 | "Mensura -> O surgimento da doença." 44 | ] 45 | }, 46 | { 47 | "cell_type": "markdown", 48 | "metadata": {}, 49 | "source": [ 50 | "**P**" 51 | ] 52 | }, 53 | { 54 | "cell_type": "markdown", 55 | "metadata": {}, 56 | "source": [ 57 | "**Prevalência**" 58 | ] 59 | }, 60 | { 61 | "cell_type": "markdown", 62 | "metadata": {}, 63 | "source": [ 64 | "Termo utilizado em epidemiologia.\n", 65 | "A prevalência é o número de casos de uma doença em uma população, durante um período específico de tempo.\n", 66 | "Mensura -> Mede a proporção da população que já tem a doença." 67 | ] 68 | }, 69 | { 70 | "cell_type": "markdown", 71 | "metadata": {}, 72 | "source": [ 73 | "**População**" 74 | ] 75 | }, 76 | { 77 | "cell_type": "markdown", 78 | "metadata": {}, 79 | "source": [ 80 | "É o conjunto de todos os elementos ou resultados sobre investigação" 81 | ] 82 | }, 83 | { 84 | "cell_type": "markdown", 85 | "metadata": {}, 86 | "source": [ 87 | "**S**" 88 | ] 89 | }, 90 | { 91 | "cell_type": "markdown", 92 | "metadata": {}, 93 | "source": [ 94 | "**Sumarização:**\n", 95 | "\n", 96 | "Ato de reunir, de maneira resumida, os principais indicativos, assuntos e informações de forma a facilitar o que se pretender ler, estudar, entender, etc" 97 | ] 98 | } 99 | ], 100 | "metadata": { 101 | "kernelspec": { 102 | "display_name": "Python 3", 103 | "language": "python", 104 | "name": "python3" 105 | }, 106 | "language_info": { 107 | "codemirror_mode": { 108 | "name": "ipython", 109 | "version": 3 110 | }, 111 | "file_extension": ".py", 112 | "mimetype": "text/x-python", 113 | "name": "python", 114 | "nbconvert_exporter": "python", 115 | "pygments_lexer": "ipython3", 116 | "version": "3.6.8" 117 | } 118 | }, 119 | "nbformat": 4, 120 | "nbformat_minor": 2 121 | } 122 | -------------------------------------------------------------------------------- /Estatística/.ipynb_checkpoints/2. Estatítica Descritiva-checkpoint.ipynb: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "cells": [ 3 | { 4 | "cell_type": "markdown", 5 | "metadata": {}, 6 | "source": [ 7 | "# Resumo rápido" 8 | ] 9 | }, 10 | { 11 | "cell_type": "markdown", 12 | "metadata": {}, 13 | "source": [ 14 | "Estatística é a ciência que se preocupa com:\n", 15 | " \n", 16 | " *Organização e descrição -> Estatística Descritiva\n", 17 | " *Análises e intepretações -> Estatística indutiva ou Estatística inferencial\n", 18 | " " 19 | ] 20 | }, 21 | { 22 | "cell_type": "markdown", 23 | "metadata": {}, 24 | "source": [ 25 | "# O que é estatística descritiva?" 26 | ] 27 | }, 28 | { 29 | "cell_type": "markdown", 30 | "metadata": {}, 31 | "source": [ 32 | "São métodos destinados a resumir a informação contida nos dados, destacando os aspectos mais marcantes.\n", 33 | "\n", 34 | "Exemplo:" 35 | ] 36 | }, 37 | { 38 | "cell_type": "code", 39 | "execution_count": 2, 40 | "metadata": {}, 41 | "outputs": [ 42 | { 43 | "data": { 44 | "text/html": [ 45 | "
\n", 46 | "\n", 59 | "\n", 60 | " \n", 61 | " \n", 62 | " \n", 63 | " \n", 64 | " \n", 65 | " \n", 66 | " \n", 67 | " \n", 68 | " \n", 69 | " \n", 70 | " \n", 71 | " \n", 72 | " \n", 73 | " \n", 74 | " \n", 75 | " \n", 76 | " \n", 77 | " \n", 78 | " \n", 79 | " \n", 80 | " \n", 81 | " \n", 82 | " \n", 83 | " \n", 84 | " \n", 85 | " \n", 86 | " \n", 87 | " \n", 88 | " \n", 89 | " \n", 90 | " \n", 91 | " \n", 92 | " \n", 93 | " \n", 94 | "
CategoriasFrequências AbsolutasFrequências relativas
0Pessoa Física58058%
1Van Gogh21021%
2Select10810,8%
3Private Banking929,2%
\n", 95 | "
" 96 | ], 97 | "text/plain": [ 98 | " Categorias Frequências Absolutas Frequências relativas\n", 99 | "0 Pessoa Física 580 58%\n", 100 | "1 Van Gogh 210 21%\n", 101 | "2 Select 108 10,8%\n", 102 | "3 Private Banking 92 9,2%" 103 | ] 104 | }, 105 | "execution_count": 2, 106 | "metadata": {}, 107 | "output_type": "execute_result" 108 | } 109 | ], 110 | "source": [ 111 | "import pandas as pd \n", 112 | "# Leitura de dado de um arquivo 'santander.csv' \n", 113 | "# Delimitadores de controle, linhas, nomes de coluna com read_csv \n", 114 | "data = pd.read_csv(\"santander.csv\") \n", 115 | "# Visualizar as primeiras 5 linhas dos dados carregados \n", 116 | "data.head()" 117 | ] 118 | }, 119 | { 120 | "cell_type": "markdown", 121 | "metadata": {}, 122 | "source": [ 123 | "# Características Numéricas de uma distribuição de dados" 124 | ] 125 | }, 126 | { 127 | "cell_type": "markdown", 128 | "metadata": {}, 129 | "source": [ 130 | "Em alguns momentos é necessário resumir certas características das distribuícões de dados através de certas quantidades. Essas quantidade são definidas são denominadas como ***Medidas***, pois quantificam alguns aspectos de nosso interesse." 131 | ] 132 | }, 133 | { 134 | "cell_type": "markdown", 135 | "metadata": {}, 136 | "source": [ 137 | "# O que é Medida?" 138 | ] 139 | }, 140 | { 141 | "cell_type": "markdown", 142 | "metadata": {}, 143 | "source": [ 144 | "* Elas buscam sumarizar as informções disponíveis sobre o comportamento de uma variável. O foco é caracterizar o conjunto de dados através de medidas que resumam a informação nele contida.\n", 145 | "\n", 146 | "\n", 147 | "* Ainda, podemos citar **Medidas de Posição** e **Medidas de dispersão**, tais medidas servem para localizar uma distribuição e caracterizar sua variabilidade, respectivamente." 148 | ] 149 | }, 150 | { 151 | "cell_type": "markdown", 152 | "metadata": {}, 153 | "source": [ 154 | "Então vamos falar sobre **Medidas de Posição ou de Tendência Central**" 155 | ] 156 | }, 157 | { 158 | "cell_type": "markdown", 159 | "metadata": {}, 160 | "source": [ 161 | "O principal foco é localizar a distribuição dos dados brutos (ou frequências) sobre o eixo de variação da variável\n", 162 | "em questão.\n", 163 | "\n", 164 | "Os tipos mais comuns de medidas de tendência central são: média aritmética(simplesmente média ou valor médio), a mediana, a moda, a média geo métrica e a média quadrática. Assim vamos descrever cada um deles e a sua importância." 165 | ] 166 | }, 167 | { 168 | "cell_type": "markdown", 169 | "metadata": {}, 170 | "source": [ 171 | "### Média Geométrica ou média amostral" 172 | ] 173 | }, 174 | { 175 | "cell_type": "markdown", 176 | "metadata": {}, 177 | "source": [ 178 | "São médidas ao redor das quais as observações tendem a se agrupar. Também podemos descrever através da \n", 179 | "formula matemática:" 180 | ] 181 | }, 182 | { 183 | "cell_type": "markdown", 184 | "metadata": {}, 185 | "source": [ 186 | "$$\\bar{X} =\\frac{X_1 + X_2 + X_3 + ... X_n} {n}$$\n", 187 | "\n", 188 | " ou\n", 189 | "\n", 190 | "$$\\bar{X} =\\frac{\\sum_{i=1}^{n}{x^i}} {n}$$\n", 191 | "\n", 192 | "\n", 193 | " " 194 | ] 195 | }, 196 | { 197 | "cell_type": "markdown", 198 | "metadata": {}, 199 | "source": [ 200 | "Exemplo: \n", 201 | "\n", 202 | "Valores do ford Ka 2017 - 1.0/ 4 portas:\n", 203 | "\n", 204 | "\n", 205 | "$$\\bar{X} =\\frac{31.999 + 38.500 + 35.500 + 34.999 + 39.940} {5} = 36.188$$" 206 | ] 207 | }, 208 | { 209 | "cell_type": "code", 210 | "execution_count": 18, 211 | "metadata": {}, 212 | "outputs": [ 213 | { 214 | "name": "stdout", 215 | "output_type": "stream", 216 | "text": [ 217 | "Média: preco 36.1876\n", 218 | "dtype: float64\n" 219 | ] 220 | } 221 | ], 222 | "source": [ 223 | "df = pd.read_csv(\"ka.csv\") \n", 224 | "print(\"Média:\", df.mean())" 225 | ] 226 | }, 227 | { 228 | "cell_type": "markdown", 229 | "metadata": {}, 230 | "source": [ 231 | "No caso acima temos que o n=5, pois temos cinco valores {31.999, 38.500, 35.500, 34.999, 39.940} e os valores que\n", 232 | "\n", 233 | "compõe $$\\bar{X}:{X_1, X_2, X_3, X_4, X_5}$$\n", 234 | "\n", 235 | "sendo que esses valores são dividos pelo valor de n e como resultado obtemos o valor aproximadamente de R$ 36.188" 236 | ] 237 | }, 238 | { 239 | "cell_type": "markdown", 240 | "metadata": {}, 241 | "source": [ 242 | "## Média Ponderada" 243 | ] 244 | }, 245 | { 246 | "cell_type": "markdown", 247 | "metadata": {}, 248 | "source": [ 249 | " Quando os valores de $${X_1, X_2,..., X_i}$$\n", 250 | " \n", 251 | "têm associado a eles certos fatores de peso, ou ponderação, $${w_1, w_2,..., w_i}$$\n", 252 | "que os disntinguem em importância relativa dentro de um conjunto de valores. Ou seja, é calculada multiplicando cada valor do conjunto de dados pelo seu peso. Como é demonstrado no exemplo abaixo:" 253 | ] 254 | }, 255 | { 256 | "cell_type": "markdown", 257 | "metadata": {}, 258 | "source": [ 259 | "$$\\bar{X} =\\frac{w_1X_1 + w_2X_2 + w_3X_3 + ... X_n} {n}$$\n", 260 | "\n", 261 | " ou\n", 262 | "\n", 263 | "$$\\bar{X} =\\frac{\\sum_{i=1}^{K}{w_i}{X_i}} {\\sum_{i=1}^{K}{w_i}}$$\n" 264 | ] 265 | }, 266 | { 267 | "cell_type": "markdown", 268 | "metadata": {}, 269 | "source": [ 270 | "***Exemplo:***\n", 271 | "\n", 272 | "Em um curso universitário queremos distinguir as atividades presenciais e as atividades online, podemos atribuir pesos, ou seja, imaginem uma aluna que tenha tirado uma nota 9.5 em atividades online e 5.3 em atividades presenciais, como poderíamos diferenciar as duas atividades, poderíamos realizar a média, no entanto seu professor pode considerar que você tenha colado, sendo assim o mesmo poderá atribuir pesos distintos para essas atividades, então vejamos:\n", 273 | "\n", 274 | "Sendo assim ele acredita que para a atividade online ele deve atribuir um peso de 30 e para a atividade presencial 70, então para verificar a média final desse aluno temos realizar a média ponderada, então temos:\n", 275 | "\n", 276 | "\n", 277 | "$$\\bar{X} =\\frac{30*9.5 + 70*5.3} {100} = 6.56$$" 278 | ] 279 | }, 280 | { 281 | "cell_type": "markdown", 282 | "metadata": {}, 283 | "source": [ 284 | "Nesse caso podemos observar que o valor de n é a soma dos pesos ou frequências, diferentemente da média que é a soma do número de elementos." 285 | ] 286 | }, 287 | { 288 | "cell_type": "markdown", 289 | "metadata": {}, 290 | "source": [ 291 | "**Obs.:** O cálculo da média de histogramas é efetuado com a média pondera, porém no caso ao invés\n", 292 | " de pesos temos as frequências" 293 | ] 294 | }, 295 | { 296 | "cell_type": "markdown", 297 | "metadata": {}, 298 | "source": [ 299 | "## Mediana" 300 | ] 301 | }, 302 | { 303 | "cell_type": "markdown", 304 | "metadata": {}, 305 | "source": [ 306 | "Se as observações são ordenadas da menor até a maior, metade dos valores é maior ou igual à mediana, \n", 307 | "enquanto a outra metade é menor ou igual a ela. \n" 308 | ] 309 | }, 310 | { 311 | "cell_type": "markdown", 312 | "metadata": {}, 313 | "source": [ 314 | "No exemplo da média de valores do ford ka, temos os seguintes valores:\n", 315 | " \n", 316 | " [31.999, 38.500, 35.500, 34.999, 39.940]\n", 317 | " \n", 318 | " 1- passo vamos ordená-los:\n", 319 | " 31.999, 34.999, 35.500 , 38.500, 39.940\n", 320 | " \n", 321 | " \n", 322 | " Assim temos que o número do meio que seria 35.500, então encontramos a mediana. \n", 323 | " \n", 324 | " Mas podemos pensar e se eu tivesse 6 valores ao invés de 5, como faço para encontrar a mediana:\n", 325 | " \n", 326 | " Exemplo:\n", 327 | " \n", 328 | " [31.999, 38.500, 35.500, 34.999, 39.940, 40.000]\n", 329 | " \n", 330 | " Dados ordenados: 31.999, 34.999, 35.500 , 38.500, 39.940, 40.000\n", 331 | " \n", 332 | " Para encontrarmos a mediana basta realizar a média dos dois numeros centrais, 35.500 + 38.500 e temos\n", 333 | " a nossa mediana, que é 37.000" 334 | ] 335 | }, 336 | { 337 | "cell_type": "code", 338 | "execution_count": 28, 339 | "metadata": {}, 340 | "outputs": [ 341 | { 342 | "data": { 343 | "text/plain": [ 344 | "35.5" 345 | ] 346 | }, 347 | "execution_count": 28, 348 | "metadata": {}, 349 | "output_type": "execute_result" 350 | } 351 | ], 352 | "source": [ 353 | "import statistics\n", 354 | "df = [31.999, 38.500, 35.500, 34.999, 39.940]\n", 355 | "data_points = [ x for x in df ]\n", 356 | "statistics.median(data_points)\n" 357 | ] 358 | }, 359 | { 360 | "cell_type": "markdown", 361 | "metadata": {}, 362 | "source": [ 363 | "**Exercício**\n", 364 | "\n", 365 | "Ex. 1: seja X o volume expiratório forçado (VEF) em um segundo (em litros) para uma amostra de n = 13 adolescentes que sofrem de asma. \n", 366 | "x1 = 2,30 x2 = 2,15 x3 = 3,50 x4 = 2,60 x5 = 2,75 x6 = 2,82 x7 = 4,05 x8 = 2,25 x9 = 2,68 x10 = 3,00 x11 = 4,02 x12 = 2,85 x13 = 3,38 \n", 367 | "\n", 368 | "1o passo: ordenar as observações \n", 369 | "\n", 370 | "2o passo: a mediana é o “número do meio” \n" 371 | ] 372 | }, 373 | { 374 | "cell_type": "markdown", 375 | "metadata": {}, 376 | "source": [ 377 | "## Moda" 378 | ] 379 | }, 380 | { 381 | "cell_type": "markdown", 382 | "metadata": {}, 383 | "source": [ 384 | "o valor que surge com mais frequência se os dados são discretos, ou, o intervalo de classe com maior frequência \n", 385 | "se os dados são contínuos." 386 | ] 387 | }, 388 | { 389 | "cell_type": "code", 390 | "execution_count": 46, 391 | "metadata": {}, 392 | "outputs": [ 393 | { 394 | "name": "stdout", 395 | "output_type": "stream", 396 | "text": [ 397 | "78\n", 398 | "1.2\n" 399 | ] 400 | }, 401 | { 402 | "data": { 403 | "text/plain": [ 404 | "'dog'" 405 | ] 406 | }, 407 | "execution_count": 46, 408 | "metadata": {}, 409 | "output_type": "execute_result" 410 | } 411 | ], 412 | "source": [ 413 | "df = [1, 2, 34, 34, 56, 78, 78, 78, 90] \n", 414 | "data_points = [ x for x in df ]\n", 415 | "print(statistics.mode(data_points))\n", 416 | "\n", 417 | "df = [1.1, 1.2, 1.2, 1.4, 1.5, 1.6]\n", 418 | "data_points = [ x for x in df ]\n", 419 | "print(statistics.mode(data_points))\n", 420 | "\n", 421 | "\n", 422 | "statistics.mode([\"cat\", \"dog\", \"dog\", \"cat\", \"monkey\", \"monkey\", \"dog\"])\n" 423 | ] 424 | }, 425 | { 426 | "cell_type": "markdown", 427 | "metadata": {}, 428 | "source": [ 429 | "## Pense na melhor solução:\n", 430 | "\n", 431 | "Ex.: idade, em anos completos, de oito indivíduos. \n", 432 | "16 18 15 22 24 23 15 62 \n", 433 | "\n", 434 | "\n", 435 | "Média = 24,38 anos \n", 436 | "\n", 437 | "\n", 438 | "Mediana = 20 anos \n", 439 | "\n", 440 | "\n", 441 | "Qual medida descreve melhor a variável idade ? \n" 442 | ] 443 | }, 444 | { 445 | "cell_type": "markdown", 446 | "metadata": {}, 447 | "source": [ 448 | "## Medidas de dispersão (ou Variabilidade)" 449 | ] 450 | }, 451 | { 452 | "cell_type": "markdown", 453 | "metadata": { 454 | "collapsed": true 455 | }, 456 | "source": [ 457 | "Vimos que o valor médio é uma medida importante, no entanto somente o valor médio não fornece muita informação sobre o conjunto de medidas\n", 458 | "\n", 459 | "A medidas de posição devem ser complementadas pelas medidas de dispersão. Sendo assim as medidas de dispersão servem para indicar **o quanto o dado se apresentam dispersos em torno da região central**. E assim caracterizam o grau de variação que existe em um conjunto de valores.\n", 460 | "\n", 461 | "Devemos entender que a medida de dispersão fornecem a significância e/ou confiabilidade do valor médio de um conjunto de valores.\n", 462 | "\n", 463 | "As medidas de dispersão que mais nos interessam são: amplitude, variância, desvio padrão, coeficiente de variância\n", 464 | "\n", 465 | "\n", 466 | "***Amplitude***\n", 467 | "\n", 468 | "A amplitude é a diferença entre o maior e o menor valor. \n", 469 | "Exemplo:\n", 470 | " \n", 471 | "n = {1, 3, 5, 6, 7, 9}\n", 472 | "Valor da amplitude = 9-1 = 8\n", 473 | "Se quisermos calcular a amplitude de entrada de processos de um juiz.\n", 474 | "\n", 475 | "Vamos dizer que são contabilizados o número de processos deferidos por cada juiz por mês.\n", 476 | "\n", 477 | "Sendo assim temos:\n", 478 | "\n", 479 | "Juiz_A = [2, 3, 14, 5, 6, 7, 8, 3, 7, 9]\n", 480 | "Juiz_B = [1, 2, 1, 4, 6, 2, 3, 5, 2, 1]\n", 481 | "\n", 482 | "Ou seja, nos 10 primeros meses de 2018, temos o valor de processos deferidos por mês.\n", 483 | "\n", 484 | "O que podemos concluir por meio da amplitude ...\n", 485 | "\n", 486 | "Juiz_A = 14 - 1 = 13\n", 487 | "Juiz_B = 6 - 1 = 5 \n", 488 | "\n", 489 | "Podemos concluir que o Juiz_A apresenta uma amplitude de processos deferidos do que o Juiz_B, no entanto esse indicador se utiliza apenas de dois valores para descrever o comportamento. Esse tipo de analise podemos utilizar como uma proposta inicial em algum projeto, para que assim possamos em um futuro inferir as causas dessas diferenças de amplitude." 490 | ] 491 | }, 492 | { 493 | "cell_type": "markdown", 494 | "metadata": {}, 495 | "source": [ 496 | "### Variância e desvio padrão" 497 | ] 498 | }, 499 | { 500 | "cell_type": "markdown", 501 | "metadata": {}, 502 | "source": [ 503 | "Acredito que antes de vc prosseguir nesse topico, vamos discutir:\n", 504 | " \n", 505 | "O que e uma populacao?\n", 506 | "\n", 507 | "O que e amostra?\n", 508 | "\n", 509 | "O que e espaco amostral?\n", 510 | "\n", 511 | "\n", 512 | "Esses conceitos sao essenciais para discutirmos qualquer outro topico daqui para frente ...." 513 | ] 514 | } 515 | ], 516 | "metadata": { 517 | "kernelspec": { 518 | "display_name": "Python 3", 519 | "language": "python", 520 | "name": "python3" 521 | }, 522 | "language_info": { 523 | "codemirror_mode": { 524 | "name": "ipython", 525 | "version": 3 526 | }, 527 | "file_extension": ".py", 528 | "mimetype": "text/x-python", 529 | "name": "python", 530 | "nbconvert_exporter": "python", 531 | "pygments_lexer": "ipython3", 532 | "version": "3.6.8" 533 | } 534 | }, 535 | "nbformat": 4, 536 | "nbformat_minor": 2 537 | } 538 | -------------------------------------------------------------------------------- /Estatística/.ipynb_checkpoints/3.Quartis-checkpoint.ipynb: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "cells": [ 3 | { 4 | "cell_type": "markdown", 5 | "metadata": { 6 | "collapsed": true 7 | }, 8 | "source": [ 9 | "# Quartis" 10 | ] 11 | }, 12 | { 13 | "cell_type": "markdown", 14 | "metadata": {}, 15 | "source": [ 16 | "Os quartis são medidas que permitem dividir a distribuição dos dados em quatro partes iguais quanto ao número de elementos de cada uma. Dado um conjunto ordenado de valores, definimos então:\n", 17 | "\n", 18 | "\n", 19 | "Primeiro quartil (Q1): é o valor que divide o conjunto em duas partes tal que um quarto (ou 25%) dos valores é menor ou igual a Q1 e três quartos (ou 75%) são maiores ou igual a Q1\n", 20 | ".\n", 21 | "\n", 22 | "Segundo quartil (Q2): é igual à mediana. Metade dos valores é menor ou igual a Q2\n", 23 | ",enquanto outra metade é maior ou igual a Q2.\n", 24 | "\n", 25 | "Terceiro quartil (Q3): é o valor que divide o conjunto em duas partes tal que três quartos (ou 75%) dos valores são menores ou iguais a Q3 e um quarto (ou 25%) é maior ou igual." 26 | ] 27 | }, 28 | { 29 | "cell_type": "code", 30 | "execution_count": 7, 31 | "metadata": {}, 32 | "outputs": [ 33 | { 34 | "data": { 35 | "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAX8AAAEGCAYAAACNaZVuAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlz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\nAAAASUVORK5CYII=\n", 36 | "text/plain": [ 37 | "
" 38 | ] 39 | }, 40 | "metadata": {}, 41 | "output_type": "display_data" 42 | } 43 | ], 44 | "source": [ 45 | "% matplotlib inline\n", 46 | "import seaborn as sns\n", 47 | "sns.set(style=\"whitegrid\")\n", 48 | "tips = sns.load_dataset(\"tips\")\n", 49 | "ax = sns.boxplot(x=\"day\", y=\"total_bill\", data=tips)" 50 | ] 51 | }, 52 | { 53 | "cell_type": "code", 54 | "execution_count": 4, 55 | "metadata": {}, 56 | "outputs": [ 57 | { 58 | "data": { 59 | "text/plain": [ 60 | "{'boxes': [],\n", 61 | " 'caps': [,\n", 62 | " ],\n", 63 | " 'fliers': [],\n", 64 | " 'means': [],\n", 65 | " 'medians': [],\n", 66 | " 'whiskers': [,\n", 67 | " ]}" 68 | ] 69 | }, 70 | "execution_count": 4, 71 | "metadata": {}, 72 | "output_type": "execute_result" 73 | } 74 | ], 75 | "source": [] 76 | }, 77 | { 78 | "cell_type": "code", 79 | "execution_count": null, 80 | "metadata": { 81 | "collapsed": true 82 | }, 83 | "outputs": [], 84 | "source": [] 85 | } 86 | ], 87 | "metadata": { 88 | "kernelspec": { 89 | "display_name": "Python 3", 90 | "language": "python", 91 | "name": "python3" 92 | }, 93 | "language_info": { 94 | "codemirror_mode": { 95 | "name": "ipython", 96 | "version": 3 97 | }, 98 | "file_extension": ".py", 99 | "mimetype": "text/x-python", 100 | "name": "python", 101 | "nbconvert_exporter": "python", 102 | "pygments_lexer": "ipython3", 103 | "version": "3.6.8" 104 | } 105 | }, 106 | "nbformat": 4, 107 | "nbformat_minor": 2 108 | } 109 | -------------------------------------------------------------------------------- /Estatística/.ipynb_checkpoints/4.Variância Amostral - Estudo de Caso-checkpoint.ipynb: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "cells": [ 3 | { 4 | "cell_type": "markdown", 5 | "metadata": {}, 6 | "source": [ 7 | "Primeiro passo: Para estudarmos a variância temos que ter dados de tipo quantitativo." 8 | ] 9 | }, 10 | { 11 | "cell_type": "markdown", 12 | "metadata": {}, 13 | "source": [ 14 | "Vamos pensar na seguinte distribuição \n", 15 | "de dados\n" 16 | ] 17 | }, 18 | { 19 | "cell_type": "markdown", 20 | "metadata": {}, 21 | "source": [ 22 | "A dor crônica é uma doença que envolve\n", 23 | "diversos neurotransmissores entre eles\n", 24 | "existe um que se chama BDNF(Fator \n", 25 | "Neurotrófico Derivado do Cérebro),\n", 26 | "ele é responsável pelo crescimento e \n", 27 | "desenvolvimento do neurônio, no entanto quando ocorre uma disfunção do nervo ou uma lesão esse neurotransmissor é liberado em altas quantidades no sistema nervoso, causando aumento de sensibilidade ou utilizando termos mais técnicos podemos descrever como hiperalgesia persistente. Outro neurotransmissor importante e o NGF (Fator de Crescimento Nervoso). Agora vamos ver \n", 28 | "dados reais de pacientes com dor crônica, que foram retirados de um dos meus projetos.\n", 29 | "\n", 30 | "Nesse projeto foi realizada a análise \n", 31 | "de PCR-RT de varios genes, no entanto vamos comparar os dados de BDNF e NGF .\n", 32 | "\n", 33 | "\n", 34 | "\n", 35 | "\n", 36 | "\n", 37 | " " 38 | ] 39 | }, 40 | { 41 | "cell_type": "code", 42 | "execution_count": 7, 43 | "metadata": {}, 44 | "outputs": [ 45 | { 46 | "data": { 47 | "text/html": [ 48 | "
\n", 49 | "\n", 62 | "\n", 63 | " \n", 64 | " \n", 65 | " \n", 66 | " \n", 67 | " \n", 68 | " \n", 69 | " \n", 70 | " \n", 71 | " \n", 72 | " \n", 73 | " \n", 74 | " \n", 75 | " \n", 76 | " \n", 77 | " \n", 78 | " \n", 79 | " \n", 80 | " \n", 81 | " \n", 82 | " \n", 83 | " \n", 84 | " \n", 85 | " \n", 86 | " \n", 87 | " \n", 88 | " \n", 89 | " \n", 90 | " \n", 91 | " \n", 92 | " \n", 93 | " \n", 94 | " \n", 95 | " \n", 96 | " \n", 97 | " \n", 98 | " \n", 99 | " \n", 100 | " \n", 101 | " \n", 102 | " \n", 103 | " \n", 104 | " \n", 105 | " \n", 106 | " \n", 107 | " \n", 108 | " \n", 109 | " \n", 110 | " \n", 111 | " \n", 112 | " \n", 113 | " \n", 114 | " \n", 115 | " \n", 116 | " \n", 117 | " \n", 118 | " \n", 119 | " \n", 120 | " \n", 121 | " \n", 122 | " \n", 123 | " \n", 124 | " \n", 125 | " \n", 126 | " \n", 127 | " \n", 128 | " \n", 129 | " \n", 130 | " \n", 131 | " \n", 132 | " \n", 133 | " \n", 134 | " \n", 135 | " \n", 136 | " \n", 137 | " \n", 138 | " \n", 139 | "
ControlBDNFNGF
00.3544.8103.251
10.2454.2470.501
20.2094.8551.591
30.2574.9740.528
40.2585.3322.949
50.3864.64420.687
60.2445.3650.830
70.2724.5400.880
80.3963.6081.906
90.2154.11913.865
100.2174.3153.819
\n", 140 | "
" 141 | ], 142 | "text/plain": [ 143 | " Control BDNF NGF\n", 144 | "0 0.354 4.810 3.251\n", 145 | "1 0.245 4.247 0.501\n", 146 | "2 0.209 4.855 1.591\n", 147 | "3 0.257 4.974 0.528\n", 148 | "4 0.258 5.332 2.949\n", 149 | "5 0.386 4.644 20.687\n", 150 | "6 0.244 5.365 0.830\n", 151 | "7 0.272 4.540 0.880\n", 152 | "8 0.396 3.608 1.906\n", 153 | "9 0.215 4.119 13.865\n", 154 | "10 0.217 4.315 3.819" 155 | ] 156 | }, 157 | "execution_count": 7, 158 | "metadata": {}, 159 | "output_type": "execute_result" 160 | } 161 | ], 162 | "source": [ 163 | "import pandas as pd \n", 164 | "data = pd.read_csv(\"PCR-RT.csv\") \n", 165 | "data.head(11)" 166 | ] 167 | }, 168 | { 169 | "cell_type": "code", 170 | "execution_count": 12, 171 | "metadata": {}, 172 | "outputs": [ 173 | { 174 | "data": { 175 | "text/plain": [ 176 | "Control 0.277545\n", 177 | "BDNF 4.619000\n", 178 | "NGF 4.618818\n", 179 | "dtype: float64" 180 | ] 181 | }, 182 | "execution_count": 12, 183 | "metadata": {}, 184 | "output_type": "execute_result" 185 | } 186 | ], 187 | "source": [ 188 | "data.mean()" 189 | ] 190 | }, 191 | { 192 | "cell_type": "markdown", 193 | "metadata": {}, 194 | "source": [ 195 | "Quando observamos a média de ambos os neurotransmissores podemos descrever que os valores das médias são praticamente iguais, então a primeira pergunta eh eu posso inferir que só pela média, que a expressão de BDNF eh igual a de NGF nos pacientes coletados ?" 196 | ] 197 | }, 198 | { 199 | "cell_type": "markdown", 200 | "metadata": {}, 201 | "source": [ 202 | "Para realizar esse tipo de afirmação\n", 203 | "temos que observar a distribuição dos\n", 204 | "dados.\n" 205 | ] 206 | }, 207 | { 208 | "cell_type": "code", 209 | "execution_count": 16, 210 | "metadata": {}, 211 | "outputs": [ 212 | { 213 | "data": { 214 | "text/html": [ 215 | "
\n", 216 | "\n", 229 | "\n", 230 | " \n", 231 | " \n", 232 | " \n", 233 | " \n", 234 | " \n", 235 | " \n", 236 | " \n", 237 | " \n", 238 | " \n", 239 | " \n", 240 | " \n", 241 | " \n", 242 | " \n", 243 | " \n", 244 | " \n", 245 | " \n", 246 | " \n", 247 | " \n", 248 | " \n", 249 | " \n", 250 | " \n", 251 | " \n", 252 | " \n", 253 | " \n", 254 | " \n", 255 | " \n", 256 | " \n", 257 | " \n", 258 | " \n", 259 | " \n", 260 | " \n", 261 | " \n", 262 | " \n", 263 | " \n", 264 | " \n", 265 | " \n", 266 | " \n", 267 | " \n", 268 | " \n", 269 | " \n", 270 | " \n", 271 | " \n", 272 | " \n", 273 | " \n", 274 | " \n", 275 | " \n", 276 | " \n", 277 | " \n", 278 | " \n", 279 | " \n", 280 | " \n", 281 | " \n", 282 | " \n", 283 | " \n", 284 | " \n", 285 | " \n", 286 | " \n", 287 | " \n", 288 | " \n", 289 | " \n", 290 | " \n", 291 | " \n", 292 | " \n", 293 | " \n", 294 | " \n", 295 | " \n", 296 | " \n", 297 | " \n", 298 | " \n", 299 | " \n", 300 | " \n", 301 | " \n", 302 | " \n", 303 | " \n", 304 | " \n", 305 | " \n", 306 | "
ControlBDNFNGF
00.3544.8103.251
10.2454.2470.501
20.2094.8551.591
30.2574.9740.528
40.2585.3322.949
50.3864.64420.687
60.2445.3650.830
70.2724.5400.880
80.3963.6081.906
90.2154.11913.865
100.2174.3153.819
\n", 307 | "
" 308 | ], 309 | "text/plain": [ 310 | " Control BDNF NGF\n", 311 | "0 0.354 4.810 3.251\n", 312 | "1 0.245 4.247 0.501\n", 313 | "2 0.209 4.855 1.591\n", 314 | "3 0.257 4.974 0.528\n", 315 | "4 0.258 5.332 2.949\n", 316 | "5 0.386 4.644 20.687\n", 317 | "6 0.244 5.365 0.830\n", 318 | "7 0.272 4.540 0.880\n", 319 | "8 0.396 3.608 1.906\n", 320 | "9 0.215 4.119 13.865\n", 321 | "10 0.217 4.315 3.819" 322 | ] 323 | }, 324 | "execution_count": 16, 325 | "metadata": {}, 326 | "output_type": "execute_result" 327 | } 328 | ], 329 | "source": [ 330 | "data.head(11)\n" 331 | ] 332 | }, 333 | { 334 | "cell_type": "code", 335 | "execution_count": 17, 336 | "metadata": {}, 337 | "outputs": [ 338 | { 339 | "name": "stdout", 340 | "output_type": "stream", 341 | "text": [ 342 | "1.7570000000000001\n", 343 | "20.186\n" 344 | ] 345 | } 346 | ], 347 | "source": [ 348 | "'''\n", 349 | "Vamos observar a amplitude:\n", 350 | "Como vimos anteriormente a amplitude \n", 351 | "e a subtracao do maior e menor numero. Olhando a tabela acima temos:\n", 352 | "'''\n", 353 | "\n", 354 | "BDNF = 5.365 - 3.608 \n", 355 | "print(BDNF) \n", 356 | "\n", 357 | "NGF = 20.687 - 0.501\n", 358 | "print(NGF)" 359 | ] 360 | }, 361 | { 362 | "cell_type": "markdown", 363 | "metadata": {}, 364 | "source": [ 365 | "Apesar da amplitude não medir o valor\n", 366 | "de todos os dados, podemos observar\n", 367 | "que a amplitude dos dados de NGF\n", 368 | "é de 20X e a amplitude de BDNF é\n", 369 | "quase 2X, sendo assim temos indícios\n", 370 | "de que apesar das médias serem \n", 371 | "praticamente iguais, elas podem\n", 372 | "não apresentar a mesma distribuição\n", 373 | "e isso é extremamente importante\n", 374 | "para que possamos concluir a\n", 375 | "participação desses neurotransmissores no processo da doença.\n" 376 | ] 377 | }, 378 | { 379 | "cell_type": "markdown", 380 | "metadata": {}, 381 | "source": [ 382 | "##### A variância amostral mede a dispersão em torno da média\n", 383 | "Como a amplitude não me descreve\n", 384 | "o comportamento de todos os dados\n", 385 | "então , vamos olhar a variância:\n" 386 | ] 387 | }, 388 | { 389 | "cell_type": "markdown", 390 | "metadata": {}, 391 | "source": [ 392 | "$$s = \\frac{(4.81 - 4.619)^2 + (4.247 - 4.619)^2 + (4.855 - 4.619)^2 + (4.974 - 4.619)^2 + (5.332 - 4.619)^2 + (4.644 - 4.619)^2 + (5.365 - 4.619)^2 + (4.54 - 4.619)^2 + (3.608 - 4.619)^2 + (4.119 - 4.619)^2 + (4.315 - 4.619)^2} {10}$$" 393 | ] 394 | }, 395 | { 396 | "cell_type": "markdown", 397 | "metadata": {}, 398 | "source": [ 399 | "Essa seria a forma de calcularmos\n", 400 | "no papel, porém vamos realizar esses cálculos com a\n", 401 | "função var() do python.\n", 402 | "\n", 403 | "\n", 404 | "\n", 405 | "\n", 406 | "\n" 407 | ] 408 | }, 409 | { 410 | "cell_type": "code", 411 | "execution_count": 20, 412 | "metadata": {}, 413 | "outputs": [ 414 | { 415 | "data": { 416 | "text/plain": [ 417 | "0.2792874000000002" 418 | ] 419 | }, 420 | "execution_count": 20, 421 | "metadata": {}, 422 | "output_type": "execute_result" 423 | } 424 | ], 425 | "source": [ 426 | "# variancia amostral\n", 427 | "data['BDNF'].var()\n", 428 | " \n" 429 | ] 430 | }, 431 | { 432 | "cell_type": "code", 433 | "execution_count": 21, 434 | "metadata": {}, 435 | "outputs": [ 436 | { 437 | "data": { 438 | "text/plain": [ 439 | "42.752946363636354" 440 | ] 441 | }, 442 | "execution_count": 21, 443 | "metadata": {}, 444 | "output_type": "execute_result" 445 | } 446 | ], 447 | "source": [ 448 | "# variancia amostral\n", 449 | "data['NGF'].var()" 450 | ] 451 | }, 452 | { 453 | "cell_type": "markdown", 454 | "metadata": {}, 455 | "source": [ 456 | "A variância é o segundo momento de uma distribuição de probabilidade e fornece o quanto a variável se desvia em relação\n", 457 | "a média\n", 458 | "\n", 459 | "\n" 460 | ] 461 | }, 462 | { 463 | "cell_type": "code", 464 | "execution_count": 22, 465 | "metadata": {}, 466 | "outputs": [ 467 | { 468 | "data": { 469 | "text/plain": [ 470 | "0.5284764895432911" 471 | ] 472 | }, 473 | "execution_count": 22, 474 | "metadata": {}, 475 | "output_type": "execute_result" 476 | } 477 | ], 478 | "source": [ 479 | "'''\n", 480 | " Depois que calculamos a variancia\n", 481 | " para chegarmos no valor do desvio\n", 482 | " padrao temos que realizar a raiz \n", 483 | " quadrada de s.\n", 484 | "'''\n", 485 | "data['BDNF'].std()" 486 | ] 487 | }, 488 | { 489 | "cell_type": "code", 490 | "execution_count": 23, 491 | "metadata": {}, 492 | "outputs": [ 493 | { 494 | "data": { 495 | "text/plain": [ 496 | "6.538573725487566" 497 | ] 498 | }, 499 | "execution_count": 23, 500 | "metadata": {}, 501 | "output_type": "execute_result" 502 | } 503 | ], 504 | "source": [ 505 | "data['NGF'].std()" 506 | ] 507 | }, 508 | { 509 | "cell_type": "markdown", 510 | "metadata": {}, 511 | "source": [ 512 | "Esses dados indicam em média\n", 513 | "qual é a distância que cada termo\n", 514 | "tem da média daquela distribuição.\n", 515 | "\n" 516 | ] 517 | }, 518 | { 519 | "cell_type": "markdown", 520 | "metadata": {}, 521 | "source": [ 522 | "Então o que podemos concluir com\n", 523 | "relação à análise desses neurotransmissores\n", 524 | "\n", 525 | "1. O Neurotransmissor BDNF apresenta uma distribuição nos pacientes com menor variação e \n", 526 | "desvio padrão, demonstrando assim\n", 527 | "que esse neurotransmissor tem um papel crucial para determinar \n", 528 | "hiperalgesia em pacientes com dor\n", 529 | "crônica, pois a distribuição se \n", 530 | "apresenta mais homogênea entre \n", 531 | "os pacientes.\n", 532 | "2. O NGF está presente no desenvolvimento de hiperalgesia em\n", 533 | "pacientes com dor crônica, no entanto essa distribuição apresenta\n", 534 | "uma variação e distribuição alta, sendo assim a presença desse neurotransmissor pode variar entre \n", 535 | "os pacientes, entao novos estudos devem ser realizados para\n", 536 | "identificar se outros receptores ou\n", 537 | "neurotransmissores possam estar estimulando a expressão de NGF, em \n", 538 | "diferentes níveis de hiperalgesia\n", 539 | "\n" 540 | ] 541 | }, 542 | { 543 | "cell_type": "markdown", 544 | "metadata": {}, 545 | "source": [ 546 | "O intuito desse estudo é demonstrar\n", 547 | "que essas funções matemáticas \n", 548 | "nos resultam números, no entanto \n", 549 | "cabe a cada ser humano, realizar\n", 550 | "a interpretação adequada em seus\n", 551 | "estudos. Desta forma, precisamos\n", 552 | "entender o comportamento da nossa\n", 553 | "amostra estabelecer objetivos claros\n", 554 | "e utilizar de forma sequencial e \n", 555 | "explicativa cada passo, pois assim \n", 556 | "iremos realmente realizar inferências\n", 557 | "adequadas. \n", 558 | "\n", 559 | "Se pensarmos no caso descrito acima, \n", 560 | "muitas pessoas poderiam simplesmente\n", 561 | "determinar somente pela média que a \n", 562 | "expressão de BDNF e NGF são iguais e\n", 563 | "assim poderiam concluir de forma \n", 564 | "errônea que ambos neurotransmissores\n", 565 | "são presentes em pacientes com dor\n", 566 | "crônica, no entanto vimos que isso \n", 567 | "não é real, e que uma estatística \n", 568 | "descritiva adequada, nos mostra que\n", 569 | "o NGF pode estar sendo influenciado\n", 570 | "por outros mecanismos intracelulares\n", 571 | "e que talvez cada paciente tenha um \n", 572 | "nível de hiperalgesia diferente.\n", 573 | "Nesse contexto, também podemos sugerir\n", 574 | "que independentemente dos níveis de \n", 575 | "hiperalgesia o BDNF sempre estará \n", 576 | "presente nos pacientes.\n", 577 | "\n", 578 | "Essa é uma das análises que podemos \n", 579 | "realizar com esses dados. Então ainda \n", 580 | "voltaremos nesse exemplo depois de \n", 581 | "estudarmos inferência estatística.\n", 582 | "\n", 583 | "=). Bons Estudos\n", 584 | "\n" 585 | ] 586 | } 587 | ], 588 | "metadata": { 589 | "kernelspec": { 590 | "display_name": "Python 3", 591 | "language": "python", 592 | "name": "python3" 593 | }, 594 | "language_info": { 595 | "codemirror_mode": { 596 | "name": "ipython", 597 | "version": 3 598 | }, 599 | "file_extension": ".py", 600 | "mimetype": "text/x-python", 601 | "name": "python", 602 | "nbconvert_exporter": "python", 603 | "pygments_lexer": "ipython3", 604 | "version": "3.6.8" 605 | } 606 | }, 607 | "nbformat": 4, 608 | "nbformat_minor": 2 609 | } 610 | -------------------------------------------------------------------------------- /Estatística/1. Primeiros passos para um cientista de dados..ipynb: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "cells": [ 3 | { 4 | "cell_type": "markdown", 5 | "metadata": {}, 6 | "source": [ 7 | "# Primeiro passo: Estatística Descritiva " 8 | ] 9 | }, 10 | { 11 | "cell_type": "markdown", 12 | "metadata": {}, 13 | "source": [ 14 | "## O que é estatística?\n", 15 | "\n", 16 | "É o ramo do conhecimento que explora a coleta, a organização, análise e a interpretação de dados." 17 | ] 18 | }, 19 | { 20 | "cell_type": "markdown", 21 | "metadata": {}, 22 | "source": [ 23 | "Método Científico:\n", 24 | "==========\n", 25 | "\n", 26 | "Conjunto de estratégias, ferramentas e ideias resultantes da experiência humana e consequentes do acúmulo de saberes, que estruturadas e sistematizadas, possibilitam alcançar um objetivo, que é responder a uma pergunta. \n" 27 | ] 28 | }, 29 | { 30 | "cell_type": "markdown", 31 | "metadata": {}, 32 | "source": [ 33 | "Toda pesquisa científica seja no âmbito acadêmico ou empresarial se inicia com uma pergunta. São exemplos:\n", 34 | "=====================================================================================================================\n", 35 | "\n", 36 | "**Negócio**\n", 37 | "\n", 38 | "* Qual o número de inadiplentes na bandeira mastercard de cartão de crédito?\n", 39 | "\n", 40 | "**Saúde**\n", 41 | "\n", 42 | "* Qual a prevalência de câncer de mama?\n", 43 | "\n", 44 | "**Direito**\n", 45 | "\n", 46 | "* Quantas ações trabalhistas existem no Brasil?\n", 47 | "\n", 48 | "**Comunidade**\n", 49 | "\n", 50 | "* Em um grupo de 900 programadores quantos bebem café e quantos não bebem café?\n", 51 | "\n", 52 | "\n", 53 | "Todas essas perguntas seguem o mesmo fluxo, como mostra a figura abaixo:" 54 | ] 55 | }, 56 | { 57 | "cell_type": "code", 58 | "execution_count": 4, 59 | "metadata": {}, 60 | "outputs": [ 61 | { 62 | "data": { 63 | "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjYAAAI2CAYAAABDtsI1AAAEdnpUWHRteEdyYXBoTW9kZWwAAE1U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\nQAABBAIXOBRsAnegfQQQQAABBBAwIvDfSP8bzwJH8DQAAAAASUVORK5CYII=\n", 64 | "text/plain": [ 65 | "" 66 | ] 67 | }, 68 | "execution_count": 4, 69 | "metadata": {}, 70 | "output_type": "execute_result" 71 | } 72 | ], 73 | "source": [ 74 | "from IPython.display import Image\n", 75 | "Image(filename='estatistica.png') " 76 | ] 77 | }, 78 | { 79 | "cell_type": "markdown", 80 | "metadata": {}, 81 | "source": [ 82 | "***Depois de organizarmos a nossa pergunta, o primeiro passo é entender o que é uma variável***" 83 | ] 84 | }, 85 | { 86 | "cell_type": "markdown", 87 | "metadata": {}, 88 | "source": [ 89 | "# Variável:" 90 | ] 91 | }, 92 | { 93 | "cell_type": "markdown", 94 | "metadata": {}, 95 | "source": [ 96 | "**Variável** é uma característica de interesse que pode assumir diferentes valores ou classificações para diferentes sujeitos.\n", 97 | "\n", 98 | "* Muitas pessoas podem ler isso e dizer e daí, o que isso significa?\n", 99 | "* Em qual etapa eu identifico as minhas variáveis? \n", 100 | "\n", 101 | "**Então vamos primeiro organizar essas perguntas:**\n", 102 | " \n", 103 | "1. A variável nada mais e do que um atributo, uma característica de uma pessoa ou coisa.\n", 104 | " \n", 105 | " Para ficar mais clara essa ideia, vamos observar as nossas perguntas anteriores.\n", 106 | " \n", 107 | " 1.1 Qual o número de inadiplentes na bandeira mastercard cartão de crédito?\n", 108 | " \n", 109 | " Vamos analisar com cuidado, vamos fazer por exclusão de palavras:\n", 110 | " 1.1.1 o pronome relativo(qual) e as preposições (o, de, na), posso garantir que não são variáveis, elas somente compõe a frase para não ficar esquisito o texto.\n", 111 | " \n", 112 | " Bom agora temos:\n", 113 | " \n", 114 | " * número inadiplentes \n", 115 | " \n", 116 | " * bandeira mastercard cartão crédito\n", 117 | " \n", 118 | " Agora sim, vamos pensar um pouco .... \n", 119 | " \n", 120 | " \n", 121 | " É o **número de inadiplentes** ela será a minha variável \\0/\n", 122 | " \n", 123 | " A bandeira mastercard cartão crédito, vc pode se perguntar : Bandeira Mastercard o que? O que eu quero saber sobre a bandeira mastercard? R: O número de inadiplentes.\n", 124 | " \n", 125 | " Vamos ver mais um exemplo \n", 126 | " \n", 127 | " Qual a prevalência de câncer de mama no Brasil?\n", 128 | " \n", 129 | " Agora está mais fácil, separando da mesma forma que o exemplo anterior, temos:\n", 130 | " \n", 131 | " * prevalência câncer mama\n", 132 | " \n", 133 | " * Brasil \n", 134 | " \n", 135 | " Temos que prevalência **câncer mama** será a minha variável \\0/\n", 136 | " Aqui tb podemos fazer a mesma pergunta O que eu quero saber sobre o Brasil? R:A prevalência câncer mama.\n", 137 | " \n", 138 | " \n", 139 | " 1.1.2 Outra pergunta feita e em que momento eu identifico a(s) minha(s) variável(is), também posso te assegurar antes da coleta de dados, pois se não vc vai parecer uma barata tonta no meio de tanta informação e nunca conseguirá planejar o seu projeto e/ou produto \\0/ (Iupi). " 140 | ] 141 | }, 142 | { 143 | "cell_type": "markdown", 144 | "metadata": {}, 145 | "source": [ 146 | "Bom agora que entendemos na frase o que é uma variável vamos classificá-la, pois precisamos entender a sua natureza para que assim no futuro, nao façamos alguma mer.... muito grande e estrague o projeto =).\n", 147 | "============\n", 148 | "\n", 149 | "\n", 150 | " As variáveis podem ser classificadas como ***qualitativas e quantitativas***, e cada uma delas tem mais duas divisões, mas vamos por partes.\n", 151 | "\n", 152 | "Vamos focar nas perguntas triviais:\n", 153 | "\n", 154 | "O que e uma **variável quantitativa**?\n", 155 | "\n", 156 | "São as características que podem ser descritas por números, ou seja, apresentam valores númericos.\n", 157 | "\n", 158 | "\n", 159 | "Aqui o mais importante é entender que **quantitativo = valores numéricos** \\o/ (Iupi).\n", 160 | "\n", 161 | "Como disse antes a variável quantitativa apresenta duas subdivisões:\n", 162 | "\n", 163 | "\n", 164 | "***variáveis discretas***: seus possíveis valores pertencem a um conjunto finito ou contável, ou seja, resumindo são números inteiros (lembre-se da matematica numeros naturais N = {1, 2, 3, 4, 5, ....}). Também podemos dizer que são resultados de contagens.\n", 165 | "\n", 166 | "Exemplos: Número de clientes na empresa, Número de bacterias em uma placa de petri, numero de pessoas que bebem café, Número de inadiplentes ...\n", 167 | "\n", 168 | "\n", 169 | "***variáveis contínuas***: assumem valores em uma escala contínua (na reta real), na matemática números decimais , nossa que tédio, vamos simplificar. \n", 170 | "\n", 171 | "Podemos pensar que se temos números decimais precisamos de um instrumento de medida, como: balança -> peso, régua -> altura, relogio -> tempo, e assim por diante.\n", 172 | "\n", 173 | "\n", 174 | "\n", 175 | "\n", 176 | "O que é uma ***variável qualitativa***?\n", 177 | "\n", 178 | "Sao características que não possuem valores quantitativos e são definidas por categorias, ou seja, representam uma classificacão dos indivíduos.\n", 179 | "\n", 180 | "Eita nóis, parece um blá blá blá que ninguém entende, mas vamos tornar essa frase um pouco mais simples. Para que fique mais clara está explicação, iremos dividir em duas subdivisões.\n", 181 | "\n", 182 | "\n", 183 | "***variáveis nominais***: não existe ordenação dentre as categorias. Exemplos:fumante/não fumante, doente/sadio, sexo.\n", 184 | "\n", 185 | "\n", 186 | "***variáveis ordinais***: existe uma ordenação entre as categorias. \n", 187 | "\n", 188 | "Exemplos: Santander - categorias por renda (Pessoa Física, Van Gogh, Select, Private Banking) , estágio da doença (inicial, intermediário, terminal)." 189 | ] 190 | }, 191 | { 192 | "cell_type": "markdown", 193 | "metadata": {}, 194 | "source": [ 195 | "Diga quais variáveis abaixo são discretas e quais são contínuas:\n", 196 | "a) População: alunos de uma cidade\n", 197 | "\tvariável: cor dos olhos\n", 198 | "\tvariável: altura\n", 199 | "\tvariável: peso\n", 200 | "\tvariável: nome\n", 201 | "\n", 202 | "b) População: Pregos produzidos por uma máquina\n", 203 | "\tvariável: número de pregos produzidos\n", 204 | "\tvariável: comprimento dos pregos\n", 205 | "\tvariável: número de pregos defeituosos\n", 206 | "\tvariável: diâmetro do prego" 207 | ] 208 | }, 209 | { 210 | "cell_type": "markdown", 211 | "metadata": {}, 212 | "source": [ 213 | "***Proxima semana teremos outro tópico e as respostas***" 214 | ] 215 | }, 216 | { 217 | "cell_type": "markdown", 218 | "metadata": {}, 219 | "source": [ 220 | "## Curiosidade: Uso de variáveis quantitativas e qualitativas em machine learning\n", 221 | "\n" 222 | ] 223 | }, 224 | { 225 | "cell_type": "markdown", 226 | "metadata": {}, 227 | "source": [ 228 | "Os conceitos de variáveis é de suma importância tanto em aprendizado de máquina quanto na estatística, quando entendemos essa característica, além de utilizarmos as ferramentas corretas para classificação, também conseguimos interpretar a saída o qual é nos dada. Pensando no contexto univariado, tanto em Aprendizado de Máquina quanto na Estatística em geral, a análise são específicas à classe da variável resposta. \n", 229 | "\n", 230 | "Então podemos descrever, como:\n", 231 | "\n", 232 | "Para variáveis quantitativas (contínuas ou discretas)podemos ter interesse em predizer o valor da variável para uma nova observação não presente na amostra.\n", 233 | "\n", 234 | "Ex: o preço de uma ação do mercado financeiro.\n", 235 | "\n", 236 | "Agora quando pensamos em variáveis qualitativas o interesse está na classificação de novas observações nas classes da variável em estudo.\n", 237 | "\n", 238 | "Ex.: classificar o estado de uma doença." 239 | ] 240 | }, 241 | { 242 | "cell_type": "markdown", 243 | "metadata": {}, 244 | "source": [ 245 | "Material de apoio:\n", 246 | "================= \n", 247 | "\n", 248 | "https://www.ime.unicamp.br/~veronica/Coordenadas1s/aula1.pdf\n", 249 | "\n", 250 | "http://www.scielo.br/pdf/ptp/v22n2/a10v22n2.pdf\n", 251 | "\n", 252 | "https://www.youtube.com/watch?v=1zy6DTHQDzM" 253 | ] 254 | } 255 | ], 256 | "metadata": { 257 | "kernelspec": { 258 | "display_name": "Python 3", 259 | "language": "python", 260 | "name": "python3" 261 | }, 262 | "language_info": { 263 | "codemirror_mode": { 264 | "name": "ipython", 265 | "version": 3 266 | }, 267 | "file_extension": ".py", 268 | "mimetype": "text/x-python", 269 | "name": "python", 270 | "nbconvert_exporter": "python", 271 | "pygments_lexer": "ipython3", 272 | "version": "3.6.8" 273 | } 274 | }, 275 | "nbformat": 4, 276 | "nbformat_minor": 2 277 | } 278 | -------------------------------------------------------------------------------- /Estatística/2. Estatítica Descritiva.ipynb: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "cells": [ 3 | { 4 | "cell_type": "markdown", 5 | "metadata": {}, 6 | "source": [ 7 | "# Resumo rápido" 8 | ] 9 | }, 10 | { 11 | "cell_type": "markdown", 12 | "metadata": {}, 13 | "source": [ 14 | "Estatística é a ciência que se preocupa com:\n", 15 | " \n", 16 | " *Organização e descrição -> Estatística Descritiva\n", 17 | " *Análises e intepretações -> Estatística indutiva ou Estatística inferencial\n", 18 | " " 19 | ] 20 | }, 21 | { 22 | "cell_type": "markdown", 23 | "metadata": {}, 24 | "source": [ 25 | "# O que é estatística descritiva?" 26 | ] 27 | }, 28 | { 29 | "cell_type": "markdown", 30 | "metadata": {}, 31 | "source": [ 32 | "São métodos destinados a resumir a informação contida nos dados, destacando os aspectos mais marcantes.\n", 33 | "\n", 34 | "Exemplo:" 35 | ] 36 | }, 37 | { 38 | "cell_type": "code", 39 | "execution_count": 2, 40 | "metadata": {}, 41 | "outputs": [ 42 | { 43 | "data": { 44 | "text/html": [ 45 | "
\n", 46 | "\n", 59 | "\n", 60 | " \n", 61 | " \n", 62 | " \n", 63 | " \n", 64 | " \n", 65 | " \n", 66 | " \n", 67 | " \n", 68 | " \n", 69 | " \n", 70 | " \n", 71 | " \n", 72 | " \n", 73 | " \n", 74 | " \n", 75 | " \n", 76 | " \n", 77 | " \n", 78 | " \n", 79 | " \n", 80 | " \n", 81 | " \n", 82 | " \n", 83 | " \n", 84 | " \n", 85 | " \n", 86 | " \n", 87 | " \n", 88 | " \n", 89 | " \n", 90 | " \n", 91 | " \n", 92 | " \n", 93 | " \n", 94 | "
CategoriasFrequências AbsolutasFrequências relativas
0Pessoa Física58058%
1Van Gogh21021%
2Select10810,8%
3Private Banking929,2%
\n", 95 | "
" 96 | ], 97 | "text/plain": [ 98 | " Categorias Frequências Absolutas Frequências relativas\n", 99 | "0 Pessoa Física 580 58%\n", 100 | "1 Van Gogh 210 21%\n", 101 | "2 Select 108 10,8%\n", 102 | "3 Private Banking 92 9,2%" 103 | ] 104 | }, 105 | "execution_count": 2, 106 | "metadata": {}, 107 | "output_type": "execute_result" 108 | } 109 | ], 110 | "source": [ 111 | "import pandas as pd \n", 112 | "# Leitura de dado de um arquivo 'santander.csv' \n", 113 | "# Delimitadores de controle, linhas, nomes de coluna com read_csv \n", 114 | "data = pd.read_csv(\"santander.csv\") \n", 115 | "# Visualizar as primeiras 5 linhas dos dados carregados \n", 116 | "data.head()" 117 | ] 118 | }, 119 | { 120 | "cell_type": "markdown", 121 | "metadata": {}, 122 | "source": [ 123 | "# Características Numéricas de uma distribuição de dados" 124 | ] 125 | }, 126 | { 127 | "cell_type": "markdown", 128 | "metadata": {}, 129 | "source": [ 130 | "Em alguns momentos é necessário resumir certas características das distribuícões de dados através de certas quantidades. Essas quantidade são definidas são denominadas como ***Medidas***, pois quantificam alguns aspectos de nosso interesse." 131 | ] 132 | }, 133 | { 134 | "cell_type": "markdown", 135 | "metadata": {}, 136 | "source": [ 137 | "# O que é Medida?" 138 | ] 139 | }, 140 | { 141 | "cell_type": "markdown", 142 | "metadata": {}, 143 | "source": [ 144 | "* Elas buscam sumarizar as informções disponíveis sobre o comportamento de uma variável. O foco é caracterizar o conjunto de dados através de medidas que resumam a informação nele contida.\n", 145 | "\n", 146 | "\n", 147 | "* Ainda, podemos citar **Medidas de Posição** e **Medidas de dispersão**, tais medidas servem para localizar uma distribuição e caracterizar sua variabilidade, respectivamente." 148 | ] 149 | }, 150 | { 151 | "cell_type": "markdown", 152 | "metadata": {}, 153 | "source": [ 154 | "Então vamos falar sobre **Medidas de Posição ou de Tendência Central**" 155 | ] 156 | }, 157 | { 158 | "cell_type": "markdown", 159 | "metadata": {}, 160 | "source": [ 161 | "O principal foco é localizar a distribuição dos dados brutos (ou frequências) sobre o eixo de variação da variável\n", 162 | "em questão.\n", 163 | "\n", 164 | "Os tipos mais comuns de medidas de tendência central são: média aritmética(simplesmente média ou valor médio), a mediana, a moda, a média geo métrica e a média quadrática. Assim vamos descrever cada um deles e a sua importância." 165 | ] 166 | }, 167 | { 168 | "cell_type": "markdown", 169 | "metadata": {}, 170 | "source": [ 171 | "### Média Geométrica ou média amostral" 172 | ] 173 | }, 174 | { 175 | "cell_type": "markdown", 176 | "metadata": {}, 177 | "source": [ 178 | "São médidas ao redor das quais as observações tendem a se agrupar. Também podemos descrever através da \n", 179 | "formula matemática:" 180 | ] 181 | }, 182 | { 183 | "cell_type": "markdown", 184 | "metadata": {}, 185 | "source": [ 186 | "$$\\bar{X} =\\frac{X_1 + X_2 + X_3 + ... X_n} {n}$$\n", 187 | "\n", 188 | " ou\n", 189 | "\n", 190 | "$$\\bar{X} =\\frac{\\sum_{i=1}^{n}{x^i}} {n}$$\n", 191 | "\n", 192 | "\n", 193 | " " 194 | ] 195 | }, 196 | { 197 | "cell_type": "markdown", 198 | "metadata": {}, 199 | "source": [ 200 | "Exemplo: \n", 201 | "\n", 202 | "Valores do ford Ka 2017 - 1.0/ 4 portas:\n", 203 | "\n", 204 | "\n", 205 | "$$\\bar{X} =\\frac{31.999 + 38.500 + 35.500 + 34.999 + 39.940} {5} = 36.188$$" 206 | ] 207 | }, 208 | { 209 | "cell_type": "code", 210 | "execution_count": 18, 211 | "metadata": {}, 212 | "outputs": [ 213 | { 214 | "name": "stdout", 215 | "output_type": "stream", 216 | "text": [ 217 | "Média: preco 36.1876\n", 218 | "dtype: float64\n" 219 | ] 220 | } 221 | ], 222 | "source": [ 223 | "df = pd.read_csv(\"ka.csv\") \n", 224 | "print(\"Média:\", df.mean())" 225 | ] 226 | }, 227 | { 228 | "cell_type": "markdown", 229 | "metadata": {}, 230 | "source": [ 231 | "No caso acima temos que o n=5, pois temos cinco valores {31.999, 38.500, 35.500, 34.999, 39.940} e os valores que\n", 232 | "\n", 233 | "compõe $$\\bar{X}:{X_1, X_2, X_3, X_4, X_5}$$\n", 234 | "\n", 235 | "sendo que esses valores são dividos pelo valor de n e como resultado obtemos o valor aproximadamente de R$ 36.188" 236 | ] 237 | }, 238 | { 239 | "cell_type": "markdown", 240 | "metadata": {}, 241 | "source": [ 242 | "## Média Ponderada" 243 | ] 244 | }, 245 | { 246 | "cell_type": "markdown", 247 | "metadata": {}, 248 | "source": [ 249 | " Quando os valores de $${X_1, X_2,..., X_i}$$\n", 250 | " \n", 251 | "têm associado a eles certos fatores de peso, ou ponderação, $${w_1, w_2,..., w_i}$$\n", 252 | "que os disntinguem em importância relativa dentro de um conjunto de valores. Ou seja, é calculada multiplicando cada valor do conjunto de dados pelo seu peso. Como é demonstrado no exemplo abaixo:" 253 | ] 254 | }, 255 | { 256 | "cell_type": "markdown", 257 | "metadata": {}, 258 | "source": [ 259 | "$$\\bar{X} =\\frac{w_1X_1 + w_2X_2 + w_3X_3 + ... X_n} {n}$$\n", 260 | "\n", 261 | " ou\n", 262 | "\n", 263 | "$$\\bar{X} =\\frac{\\sum_{i=1}^{K}{w_i}{X_i}} {\\sum_{i=1}^{K}{w_i}}$$\n" 264 | ] 265 | }, 266 | { 267 | "cell_type": "markdown", 268 | "metadata": {}, 269 | "source": [ 270 | "***Exemplo:***\n", 271 | "\n", 272 | "Em um curso universitário queremos distinguir as atividades presenciais e as atividades online, podemos atribuir pesos, ou seja, imaginem uma aluna que tenha tirado uma nota 9.5 em atividades online e 5.3 em atividades presenciais, como poderíamos diferenciar as duas atividades, poderíamos realizar a média, no entanto seu professor pode considerar que você tenha colado, sendo assim o mesmo poderá atribuir pesos distintos para essas atividades, então vejamos:\n", 273 | "\n", 274 | "Sendo assim ele acredita que para a atividade online ele deve atribuir um peso de 30 e para a atividade presencial 70, então para verificar a média final desse aluno temos realizar a média ponderada, então temos:\n", 275 | "\n", 276 | "\n", 277 | "$$\\bar{X} =\\frac{30*9.5 + 70*5.3} {100} = 6.56$$" 278 | ] 279 | }, 280 | { 281 | "cell_type": "markdown", 282 | "metadata": {}, 283 | "source": [ 284 | "Nesse caso podemos observar que o valor de n é a soma dos pesos ou frequências, diferentemente da média que é a soma do número de elementos." 285 | ] 286 | }, 287 | { 288 | "cell_type": "markdown", 289 | "metadata": {}, 290 | "source": [ 291 | "**Obs.:** O cálculo da média de histogramas é efetuado com a média pondera, porém no caso ao invés\n", 292 | " de pesos temos as frequências" 293 | ] 294 | }, 295 | { 296 | "cell_type": "markdown", 297 | "metadata": {}, 298 | "source": [ 299 | "## Mediana" 300 | ] 301 | }, 302 | { 303 | "cell_type": "markdown", 304 | "metadata": {}, 305 | "source": [ 306 | "Se as observações são ordenadas da menor até a maior, metade dos valores é maior ou igual à mediana, \n", 307 | "enquanto a outra metade é menor ou igual a ela. \n" 308 | ] 309 | }, 310 | { 311 | "cell_type": "markdown", 312 | "metadata": {}, 313 | "source": [ 314 | "No exemplo da média de valores do ford ka, temos os seguintes valores:\n", 315 | " \n", 316 | " [31.999, 38.500, 35.500, 34.999, 39.940]\n", 317 | " \n", 318 | " 1- passo vamos ordená-los:\n", 319 | " 31.999, 34.999, 35.500 , 38.500, 39.940\n", 320 | " \n", 321 | " \n", 322 | " Assim temos que o número do meio que seria 35.500, então encontramos a mediana. \n", 323 | " \n", 324 | " Mas podemos pensar e se eu tivesse 6 valores ao invés de 5, como faço para encontrar a mediana:\n", 325 | " \n", 326 | " Exemplo:\n", 327 | " \n", 328 | " [31.999, 38.500, 35.500, 34.999, 39.940, 40.000]\n", 329 | " \n", 330 | " Dados ordenados: 31.999, 34.999, 35.500 , 38.500, 39.940, 40.000\n", 331 | " \n", 332 | " Para encontrarmos a mediana basta realizar a média dos dois numeros centrais, 35.500 + 38.500 e temos\n", 333 | " a nossa mediana, que é 37.000" 334 | ] 335 | }, 336 | { 337 | "cell_type": "code", 338 | "execution_count": 28, 339 | "metadata": {}, 340 | "outputs": [ 341 | { 342 | "data": { 343 | "text/plain": [ 344 | "35.5" 345 | ] 346 | }, 347 | "execution_count": 28, 348 | "metadata": {}, 349 | "output_type": "execute_result" 350 | } 351 | ], 352 | "source": [ 353 | "import statistics\n", 354 | "df = [31.999, 38.500, 35.500, 34.999, 39.940]\n", 355 | "data_points = [ x for x in df ]\n", 356 | "statistics.median(data_points)\n" 357 | ] 358 | }, 359 | { 360 | "cell_type": "markdown", 361 | "metadata": {}, 362 | "source": [ 363 | "**Exercício**\n", 364 | "\n", 365 | "Ex. 1: seja X o volume expiratório forçado (VEF) em um segundo (em litros) para uma amostra de n = 13 adolescentes que sofrem de asma. \n", 366 | "x1 = 2,30 x2 = 2,15 x3 = 3,50 x4 = 2,60 x5 = 2,75 x6 = 2,82 x7 = 4,05 x8 = 2,25 x9 = 2,68 x10 = 3,00 x11 = 4,02 x12 = 2,85 x13 = 3,38 \n", 367 | "\n", 368 | "1o passo: ordenar as observações \n", 369 | "\n", 370 | "2o passo: a mediana é o “número do meio” \n" 371 | ] 372 | }, 373 | { 374 | "cell_type": "markdown", 375 | "metadata": {}, 376 | "source": [ 377 | "## Moda" 378 | ] 379 | }, 380 | { 381 | "cell_type": "markdown", 382 | "metadata": {}, 383 | "source": [ 384 | "o valor que surge com mais frequência se os dados são discretos, ou, o intervalo de classe com maior frequência \n", 385 | "se os dados são contínuos." 386 | ] 387 | }, 388 | { 389 | "cell_type": "code", 390 | "execution_count": 46, 391 | "metadata": {}, 392 | "outputs": [ 393 | { 394 | "name": "stdout", 395 | "output_type": "stream", 396 | "text": [ 397 | "78\n", 398 | "1.2\n" 399 | ] 400 | }, 401 | { 402 | "data": { 403 | "text/plain": [ 404 | "'dog'" 405 | ] 406 | }, 407 | "execution_count": 46, 408 | "metadata": {}, 409 | "output_type": "execute_result" 410 | } 411 | ], 412 | "source": [ 413 | "df = [1, 2, 34, 34, 56, 78, 78, 78, 90] \n", 414 | "data_points = [ x for x in df ]\n", 415 | "print(statistics.mode(data_points))\n", 416 | "\n", 417 | "df = [1.1, 1.2, 1.2, 1.4, 1.5, 1.6]\n", 418 | "data_points = [ x for x in df ]\n", 419 | "print(statistics.mode(data_points))\n", 420 | "\n", 421 | "\n", 422 | "statistics.mode([\"cat\", \"dog\", \"dog\", \"cat\", \"monkey\", \"monkey\", \"dog\"])\n" 423 | ] 424 | }, 425 | { 426 | "cell_type": "markdown", 427 | "metadata": {}, 428 | "source": [ 429 | "## Pense na melhor solução:\n", 430 | "\n", 431 | "Ex.: idade, em anos completos, de oito indivíduos. \n", 432 | "16 18 15 22 24 23 15 62 \n", 433 | "\n", 434 | "\n", 435 | "Média = 24,38 anos \n", 436 | "\n", 437 | "\n", 438 | "Mediana = 20 anos \n", 439 | "\n", 440 | "\n", 441 | "Qual medida descreve melhor a variável idade ? \n" 442 | ] 443 | }, 444 | { 445 | "cell_type": "markdown", 446 | "metadata": {}, 447 | "source": [ 448 | "## Medidas de dispersão (ou Variabilidade)" 449 | ] 450 | }, 451 | { 452 | "cell_type": "markdown", 453 | "metadata": { 454 | "collapsed": true 455 | }, 456 | "source": [ 457 | "Vimos que o valor médio é uma medida importante, no entanto somente o valor médio não fornece muita informação sobre o conjunto de medidas\n", 458 | "\n", 459 | "A medidas de posição devem ser complementadas pelas medidas de dispersão. Sendo assim as medidas de dispersão servem para indicar **o quanto o dado se apresentam dispersos em torno da região central**. E assim caracterizam o grau de variação que existe em um conjunto de valores.\n", 460 | "\n", 461 | "Devemos entender que a medida de dispersão fornecem a significância e/ou confiabilidade do valor médio de um conjunto de valores.\n", 462 | "\n", 463 | "As medidas de dispersão que mais nos interessam são: amplitude, variância, desvio padrão, coeficiente de variância\n", 464 | "\n", 465 | "\n", 466 | "***Amplitude***\n", 467 | "\n", 468 | "A amplitude é a diferença entre o maior e o menor valor. \n", 469 | "Exemplo:\n", 470 | " \n", 471 | "n = {1, 3, 5, 6, 7, 9}\n", 472 | "Valor da amplitude = 9-1 = 8\n", 473 | "Se quisermos calcular a amplitude de entrada de processos de um juiz.\n", 474 | "\n", 475 | "Vamos dizer que são contabilizados o número de processos deferidos por cada juiz por mês.\n", 476 | "\n", 477 | "Sendo assim temos:\n", 478 | "\n", 479 | "Juiz_A = [2, 3, 14, 5, 6, 7, 8, 3, 7, 9]\n", 480 | "Juiz_B = [1, 2, 1, 4, 6, 2, 3, 5, 2, 1]\n", 481 | "\n", 482 | "Ou seja, nos 10 primeros meses de 2018, temos o valor de processos deferidos por mês.\n", 483 | "\n", 484 | "O que podemos concluir por meio da amplitude ...\n", 485 | "\n", 486 | "Juiz_A = 14 - 1 = 13\n", 487 | "Juiz_B = 6 - 1 = 5 \n", 488 | "\n", 489 | "Podemos concluir que o Juiz_A apresenta uma amplitude de processos deferidos do que o Juiz_B, no entanto esse indicador se utiliza apenas de dois valores para descrever o comportamento. Esse tipo de analise podemos utilizar como uma proposta inicial em algum projeto, para que assim possamos em um futuro inferir as causas dessas diferenças de amplitude." 490 | ] 491 | }, 492 | { 493 | "cell_type": "markdown", 494 | "metadata": {}, 495 | "source": [ 496 | "### Variância e desvio padrão" 497 | ] 498 | }, 499 | { 500 | "cell_type": "markdown", 501 | "metadata": {}, 502 | "source": [ 503 | "Acredito que antes de vc prosseguir nesse topico, vamos discutir:\n", 504 | " \n", 505 | "Uma **população** é um conjunto de pessoas, itens ou eventos sobre os quais você quer fazer inferências. \n", 506 | "\n", 507 | "Por exemplo:\n", 508 | "\n", 509 | "Em um experimento no qual quero estudar o efeitos colaterais em uma determinada droga.\n", 510 | "\n", 511 | "Teoricamente poderia entregar a todas as pessoas do mundo tal medicamento para realizar os testes estatístico em toda a população ...\n", 512 | "\n", 513 | "Pensando nesse cenário seria inviável, então partimos para a ideia de subconjunto da população que é chamado de **amostra**. Partindo desse pressuposto, uma amostra deve ser coletada aleatoriamente e ser adequadamente grande, para que essa amostra possa representar os possíveis efeitos colaterais que possam ser apresentados na população mundial, ou por todos aqueles que utilizarem o medicamento.\n", 514 | "\n", 515 | "Mas você pode se perguntar qual o número mínimo da minha amostra para representar o minha população? \n", 516 | "\n", 517 | "R: Eh o nível de confiança, que representa a porcentagem dos intervalos que devem incluir o parâmetro populacional (ex.: média da população).\n", 518 | "\n", 519 | "Esse assunto iremos retomar mais a frente, devido a necessidade de outros conceitos para que o aprendizado seja adequado. \n", 520 | "\n", 521 | "Entao vamos retomar os conceitos de variância e desvio padrão ..." 522 | ] 523 | }, 524 | { 525 | "cell_type": "markdown", 526 | "metadata": {}, 527 | "source": [ 528 | "#### Variância" 529 | ] 530 | }, 531 | { 532 | "cell_type": "markdown", 533 | "metadata": {}, 534 | "source": [ 535 | "A variância consiste em uma medida de dispersão que leva em conta todos os valores de uma distribuição para seu cálculo.Ela é estimada a partir do somatório do quadrado da distância de cada valor em relação à média, dividido pelo total de observações menos um, tal como na fórmula:" 536 | ] 537 | }, 538 | { 539 | "cell_type": "markdown", 540 | "metadata": { 541 | "collapsed": true 542 | }, 543 | "source": [ 544 | "$$s^2 =\\frac{\\sum(x - \\bar{X})} {(n - 1)}$$" 545 | ] 546 | }, 547 | { 548 | "cell_type": "markdown", 549 | "metadata": {}, 550 | "source": [ 551 | "onde s^2 corresponde à variância, Σ ao somatório, x aos valores observados, X à média da distribuição e n ao tamanho da amostra estudada." 552 | ] 553 | }, 554 | { 555 | "cell_type": "markdown", 556 | "metadata": {}, 557 | "source": [ 558 | "#### DESVIO-PADRÃO" 559 | ] 560 | }, 561 | { 562 | "cell_type": "markdown", 563 | "metadata": {}, 564 | "source": [ 565 | "Ele estima o quanto, em média, cada valor se distancia da própria média aritmética de\n", 566 | "uma distribuição com a vantagem de preservar a\n", 567 | "unidade de mensuração original das observações, algo que não ocorre com a variância" 568 | ] 569 | }, 570 | { 571 | "cell_type": "markdown", 572 | "metadata": {}, 573 | "source": [ 574 | "$$s =\\sqrt{\\frac{\\sum(x - \\bar{X})^2} {(n - 1)}}$$" 575 | ] 576 | }, 577 | { 578 | "cell_type": "markdown", 579 | "metadata": {}, 580 | "source": [ 581 | "onde s equivale ao desvio-padrão, Σ ao somatório,\n", 582 | "x aos valores observados, X à média da distribuição\n", 583 | "e n ao tamanho da amostra estudada." 584 | ] 585 | }, 586 | { 587 | "cell_type": "markdown", 588 | "metadata": {}, 589 | "source": [ 590 | "#### COEFICIENTE DE VARIAÇÃO" 591 | ] 592 | }, 593 | { 594 | "cell_type": "markdown", 595 | "metadata": {}, 596 | "source": [ 597 | "O coeficiente de variação, por sua vez, refere-se\n", 598 | "à divisão entre o desvio padrão e a média\n", 599 | "de uma distribuição" 600 | ] 601 | }, 602 | { 603 | "cell_type": "markdown", 604 | "metadata": {}, 605 | "source": [ 606 | "$$cv =\\frac{s} {\\bar{X}}$$" 607 | ] 608 | }, 609 | { 610 | "cell_type": "markdown", 611 | "metadata": {}, 612 | "source": [ 613 | "onde cv é o coeficiente de variação, s é o desvio padrão e X a média aritmética." 614 | ] 615 | }, 616 | { 617 | "cell_type": "markdown", 618 | "metadata": {}, 619 | "source": [ 620 | "Semana que vem teremos exercícios com medidas de dispersão" 621 | ] 622 | }, 623 | { 624 | "cell_type": "markdown", 625 | "metadata": { 626 | "collapsed": true 627 | }, 628 | "source": [ 629 | "**Exercicio**\n", 630 | "\n", 631 | "Um pesquisador aplicou um agente carcinogênico na pele de cinco\n", 632 | "camundongos e mediu a sua concentração em tecidos do fígado após 48 horas. Os resultados\n", 633 | "(nmoles/gm) são os seguintes:\n", 634 | "6,3 5,9 7,0 6,9 5,9\n", 635 | "\n", 636 | "Determine a média amostral e a mediana." 637 | ] 638 | }, 639 | { 640 | "cell_type": "markdown", 641 | "metadata": {}, 642 | "source": [ 643 | "Os números abaixo se referem aos salários (em reais) de 10 indivíduos.\n", 644 | "680,00 685,00 700,00 720,00 735,00\n", 645 | "735,00 780,00 800,00 810,00 12.350,00\n", 646 | "(a) Qual medida você usaria para descrever os salários destes indivíduos? Média ou mediana?\n", 647 | "Justifique a sua resposta.\n", 648 | "(b) calcule a medida que você propôs no item (a) e interprete-a." 649 | ] 650 | }, 651 | { 652 | "cell_type": "code", 653 | "execution_count": null, 654 | "metadata": { 655 | "collapsed": true 656 | }, 657 | "outputs": [], 658 | "source": [] 659 | } 660 | ], 661 | "metadata": { 662 | "kernelspec": { 663 | "display_name": "Python 3", 664 | "language": "python", 665 | "name": "python3" 666 | }, 667 | "language_info": { 668 | "codemirror_mode": { 669 | "name": "ipython", 670 | "version": 3 671 | }, 672 | "file_extension": ".py", 673 | "mimetype": "text/x-python", 674 | "name": "python", 675 | "nbconvert_exporter": "python", 676 | "pygments_lexer": "ipython3", 677 | "version": "3.6.8" 678 | } 679 | }, 680 | "nbformat": 4, 681 | "nbformat_minor": 2 682 | } 683 | -------------------------------------------------------------------------------- /Estatística/3.Quartis.ipynb: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "cells": [ 3 | { 4 | "cell_type": "markdown", 5 | "metadata": { 6 | "collapsed": true 7 | }, 8 | "source": [ 9 | "# Quartis" 10 | ] 11 | }, 12 | { 13 | "cell_type": "markdown", 14 | "metadata": {}, 15 | "source": [ 16 | "Os quartis são medidas que permitem dividir a distribuição dos dados em quatro partes iguais quanto ao número de elementos de cada uma. Dado um conjunto ordenado de valores, definimos então:\n", 17 | "\n", 18 | "\n", 19 | "***Primeiro quartil (Q1)***: é o valor que divide o conjunto em duas partes tal que um quarto (ou 25%) dos valores é menor ou igual a Q1 e três quartos (ou 75%) são maiores ou igual a Q1\n", 20 | ".\n", 21 | "\n", 22 | "***Segundo quartil (Q2)***: é igual à mediana. Metade dos valores é menor ou igual a Q2\n", 23 | ",enquanto outra metade é maior ou igual a Q2.\n", 24 | "\n", 25 | "***Terceiro quartil (Q3)***: é o valor que divide o conjunto em duas partes tal que três quartos (ou 75%) dos valores são menores ou iguais a Q3 e um quarto (ou 25%) é maior ou igual." 26 | ] 27 | }, 28 | { 29 | "cell_type": "code", 30 | "execution_count": 1, 31 | "metadata": {}, 32 | "outputs": [ 33 | { 34 | "data": { 35 | "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAX8AAAEGCAYAAACNaZVuAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlz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\nAAAASUVORK5CYII=\n", 36 | "text/plain": [ 37 | "
" 38 | ] 39 | }, 40 | "metadata": {}, 41 | "output_type": "display_data" 42 | } 43 | ], 44 | "source": [ 45 | "% matplotlib inline\n", 46 | "import seaborn as sns\n", 47 | "sns.set(style=\"whitegrid\")\n", 48 | "tips = sns.load_dataset(\"tips\")\n", 49 | "ax = sns.boxplot(x=\"day\", y=\"total_bill\", data=tips)" 50 | ] 51 | }, 52 | { 53 | "cell_type": "markdown", 54 | "metadata": {}, 55 | "source": [ 56 | "Na imagem acima podemos observar que: Olhando de baixo para cima a primeira barra corresponde ao Q1, o traço no meio do bloco é igual à mediana (Q2) e a terceira barra é o Q3. Acima de Q3, podemos observar alguns pontos dispersos, eles sao descritos como os outliers." 57 | ] 58 | }, 59 | { 60 | "cell_type": "markdown", 61 | "metadata": { 62 | "collapsed": true 63 | }, 64 | "source": [ 65 | "Como determinar se um ponto e outliers?\n", 66 | "\n", 67 | "Vamos pensar em um conjunto de dados no qual temos um Q1 = 354,4 e um Q3 = 467,8\n", 68 | "(usando o o método de interpolação com base N-1, iremos aprender mais para frente), e o seu IRQ = Q1 - Q2 = 6\n", 69 | "\n", 70 | "Podemos determinar o limite superior:\n", 71 | "\n", 72 | "$$ LS = \\bar{X}+ 1.5 * IRQ$$\n", 73 | "\n", 74 | "E o limite inferior:\n", 75 | "\n", 76 | "$$ LI = \\bar{X}- 1.5 * IRQ$$" 77 | ] 78 | }, 79 | { 80 | "cell_type": "markdown", 81 | "metadata": {}, 82 | "source": [ 83 | "Sendo assim:\n", 84 | " \n", 85 | "LS = 476,8 e LI = 345,4\n", 86 | " \n", 87 | "Podemos afirmar com um alto grau de certeza de que esses pontos são outliers para baixo e para cima do seu conjunto de dados." 88 | ] 89 | } 90 | ], 91 | "metadata": { 92 | "kernelspec": { 93 | "display_name": "Python 3", 94 | "language": "python", 95 | "name": "python3" 96 | }, 97 | "language_info": { 98 | "codemirror_mode": { 99 | "name": "ipython", 100 | "version": 3 101 | }, 102 | "file_extension": ".py", 103 | "mimetype": "text/x-python", 104 | "name": "python", 105 | "nbconvert_exporter": "python", 106 | "pygments_lexer": "ipython3", 107 | "version": "3.6.8" 108 | } 109 | }, 110 | "nbformat": 4, 111 | "nbformat_minor": 2 112 | } 113 | -------------------------------------------------------------------------------- /Estatística/4.Variância Amostral - Estudo de Caso.ipynb: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "cells": [ 3 | { 4 | "cell_type": "markdown", 5 | "metadata": {}, 6 | "source": [ 7 | "Primeiro passo: Para estudarmos a variância temos que ter dados de tipo quantitativo." 8 | ] 9 | }, 10 | { 11 | "cell_type": "markdown", 12 | "metadata": {}, 13 | "source": [ 14 | "Vamos pensar na seguinte distribuição \n", 15 | "de dados\n" 16 | ] 17 | }, 18 | { 19 | "cell_type": "markdown", 20 | "metadata": {}, 21 | "source": [ 22 | "A dor crônica é uma doença que envolve\n", 23 | "diversos neurotransmissores entre eles\n", 24 | "existe um que se chama BDNF(Fator \n", 25 | "Neurotrófico Derivado do Cérebro),\n", 26 | "ele é responsável pelo crescimento e \n", 27 | "desenvolvimento do neurônio, no entanto quando ocorre uma disfunção do nervo ou uma lesão esse neurotransmissor é liberado em altas quantidades no sistema nervoso, causando aumento de sensibilidade ou utilizando termos mais técnicos podemos descrever como hiperalgesia persistente. Outro neurotransmissor importante e o NGF (Fator de Crescimento Nervoso). Agora vamos ver \n", 28 | "dados reais de pacientes com dor crônica, que foram retirados de um dos meus projetos.\n", 29 | "\n", 30 | "Nesse projeto foi realizada a análise \n", 31 | "de PCR-RT de varios genes, no entanto vamos comparar os dados de BDNF e NGF .\n", 32 | "\n", 33 | "\n", 34 | "\n", 35 | "\n", 36 | "\n", 37 | " " 38 | ] 39 | }, 40 | { 41 | "cell_type": "code", 42 | "execution_count": 7, 43 | "metadata": {}, 44 | "outputs": [ 45 | { 46 | "data": { 47 | "text/html": [ 48 | "
\n", 49 | "\n", 62 | "\n", 63 | " \n", 64 | " \n", 65 | " \n", 66 | " \n", 67 | " \n", 68 | " \n", 69 | " \n", 70 | " \n", 71 | " \n", 72 | " \n", 73 | " \n", 74 | " \n", 75 | " \n", 76 | " \n", 77 | " \n", 78 | " \n", 79 | " \n", 80 | " \n", 81 | " \n", 82 | " \n", 83 | " \n", 84 | " \n", 85 | " \n", 86 | " \n", 87 | " \n", 88 | " \n", 89 | " \n", 90 | " \n", 91 | " \n", 92 | " \n", 93 | " \n", 94 | " \n", 95 | " \n", 96 | " \n", 97 | " \n", 98 | " \n", 99 | " \n", 100 | " \n", 101 | " \n", 102 | " \n", 103 | " \n", 104 | " \n", 105 | " \n", 106 | " \n", 107 | " \n", 108 | " \n", 109 | " \n", 110 | " \n", 111 | " \n", 112 | " \n", 113 | " \n", 114 | " \n", 115 | " \n", 116 | " \n", 117 | " \n", 118 | " \n", 119 | " \n", 120 | " \n", 121 | " \n", 122 | " \n", 123 | " \n", 124 | " \n", 125 | " \n", 126 | " \n", 127 | " \n", 128 | " \n", 129 | " \n", 130 | " \n", 131 | " \n", 132 | " \n", 133 | " \n", 134 | " \n", 135 | " \n", 136 | " \n", 137 | " \n", 138 | " \n", 139 | "
ControlBDNFNGF
00.3544.8103.251
10.2454.2470.501
20.2094.8551.591
30.2574.9740.528
40.2585.3322.949
50.3864.64420.687
60.2445.3650.830
70.2724.5400.880
80.3963.6081.906
90.2154.11913.865
100.2174.3153.819
\n", 140 | "
" 141 | ], 142 | "text/plain": [ 143 | " Control BDNF NGF\n", 144 | "0 0.354 4.810 3.251\n", 145 | "1 0.245 4.247 0.501\n", 146 | "2 0.209 4.855 1.591\n", 147 | "3 0.257 4.974 0.528\n", 148 | "4 0.258 5.332 2.949\n", 149 | "5 0.386 4.644 20.687\n", 150 | "6 0.244 5.365 0.830\n", 151 | "7 0.272 4.540 0.880\n", 152 | "8 0.396 3.608 1.906\n", 153 | "9 0.215 4.119 13.865\n", 154 | "10 0.217 4.315 3.819" 155 | ] 156 | }, 157 | "execution_count": 7, 158 | "metadata": {}, 159 | "output_type": "execute_result" 160 | } 161 | ], 162 | "source": [ 163 | "import pandas as pd \n", 164 | "data = pd.read_csv(\"PCR-RT.csv\") \n", 165 | "data.head(11)" 166 | ] 167 | }, 168 | { 169 | "cell_type": "code", 170 | "execution_count": 12, 171 | "metadata": {}, 172 | "outputs": [ 173 | { 174 | "data": { 175 | "text/plain": [ 176 | "Control 0.277545\n", 177 | "BDNF 4.619000\n", 178 | "NGF 4.618818\n", 179 | "dtype: float64" 180 | ] 181 | }, 182 | "execution_count": 12, 183 | "metadata": {}, 184 | "output_type": "execute_result" 185 | } 186 | ], 187 | "source": [ 188 | "data.mean()" 189 | ] 190 | }, 191 | { 192 | "cell_type": "markdown", 193 | "metadata": {}, 194 | "source": [ 195 | "Quando observamos a média de ambos os neurotransmissores podemos descrever que os valores das médias são praticamente iguais, então a primeira pergunta eh eu posso inferir que só pela média, que a expressão de BDNF eh igual a de NGF nos pacientes coletados ?" 196 | ] 197 | }, 198 | { 199 | "cell_type": "markdown", 200 | "metadata": {}, 201 | "source": [ 202 | "Para realizar esse tipo de afirmação\n", 203 | "temos que observar a distribuição dos\n", 204 | "dados.\n" 205 | ] 206 | }, 207 | { 208 | "cell_type": "code", 209 | "execution_count": 16, 210 | "metadata": {}, 211 | "outputs": [ 212 | { 213 | "data": { 214 | "text/html": [ 215 | "
\n", 216 | "\n", 229 | "\n", 230 | " \n", 231 | " \n", 232 | " \n", 233 | " \n", 234 | " \n", 235 | " \n", 236 | " \n", 237 | " \n", 238 | " \n", 239 | " \n", 240 | " \n", 241 | " \n", 242 | " \n", 243 | " \n", 244 | " \n", 245 | " \n", 246 | " \n", 247 | " \n", 248 | " \n", 249 | " \n", 250 | " \n", 251 | " \n", 252 | " \n", 253 | " \n", 254 | " \n", 255 | " \n", 256 | " \n", 257 | " \n", 258 | " \n", 259 | " \n", 260 | " \n", 261 | " \n", 262 | " \n", 263 | " \n", 264 | " \n", 265 | " \n", 266 | " \n", 267 | " \n", 268 | " \n", 269 | " \n", 270 | " \n", 271 | " \n", 272 | " \n", 273 | " \n", 274 | " \n", 275 | " \n", 276 | " \n", 277 | " \n", 278 | " \n", 279 | " \n", 280 | " \n", 281 | " \n", 282 | " \n", 283 | " \n", 284 | " \n", 285 | " \n", 286 | " \n", 287 | " \n", 288 | " \n", 289 | " \n", 290 | " \n", 291 | " \n", 292 | " \n", 293 | " \n", 294 | " \n", 295 | " \n", 296 | " \n", 297 | " \n", 298 | " \n", 299 | " \n", 300 | " \n", 301 | " \n", 302 | " \n", 303 | " \n", 304 | " \n", 305 | " \n", 306 | "
ControlBDNFNGF
00.3544.8103.251
10.2454.2470.501
20.2094.8551.591
30.2574.9740.528
40.2585.3322.949
50.3864.64420.687
60.2445.3650.830
70.2724.5400.880
80.3963.6081.906
90.2154.11913.865
100.2174.3153.819
\n", 307 | "
" 308 | ], 309 | "text/plain": [ 310 | " Control BDNF NGF\n", 311 | "0 0.354 4.810 3.251\n", 312 | "1 0.245 4.247 0.501\n", 313 | "2 0.209 4.855 1.591\n", 314 | "3 0.257 4.974 0.528\n", 315 | "4 0.258 5.332 2.949\n", 316 | "5 0.386 4.644 20.687\n", 317 | "6 0.244 5.365 0.830\n", 318 | "7 0.272 4.540 0.880\n", 319 | "8 0.396 3.608 1.906\n", 320 | "9 0.215 4.119 13.865\n", 321 | "10 0.217 4.315 3.819" 322 | ] 323 | }, 324 | "execution_count": 16, 325 | "metadata": {}, 326 | "output_type": "execute_result" 327 | } 328 | ], 329 | "source": [ 330 | "data.head(11)\n" 331 | ] 332 | }, 333 | { 334 | "cell_type": "code", 335 | "execution_count": 17, 336 | "metadata": {}, 337 | "outputs": [ 338 | { 339 | "name": "stdout", 340 | "output_type": "stream", 341 | "text": [ 342 | "1.7570000000000001\n", 343 | "20.186\n" 344 | ] 345 | } 346 | ], 347 | "source": [ 348 | "'''\n", 349 | "Vamos observar a amplitude:\n", 350 | "Como vimos anteriormente a amplitude \n", 351 | "e a subtracao do maior e menor numero. Olhando a tabela acima temos:\n", 352 | "'''\n", 353 | "\n", 354 | "BDNF = 5.365 - 3.608 \n", 355 | "print(BDNF) \n", 356 | "\n", 357 | "NGF = 20.687 - 0.501\n", 358 | "print(NGF)" 359 | ] 360 | }, 361 | { 362 | "cell_type": "markdown", 363 | "metadata": {}, 364 | "source": [ 365 | "Apesar da amplitude não medir o valor\n", 366 | "de todos os dados, podemos observar\n", 367 | "que a amplitude dos dados de NGF\n", 368 | "é de 20X e a amplitude de BDNF é\n", 369 | "quase 2X, sendo assim temos indícios\n", 370 | "de que apesar das médias serem \n", 371 | "praticamente iguais, elas podem\n", 372 | "não apresentar a mesma distribuição\n", 373 | "e isso é extremamente importante\n", 374 | "para que possamos concluir a\n", 375 | "participação desses neurotransmissores no processo da doença.\n" 376 | ] 377 | }, 378 | { 379 | "cell_type": "markdown", 380 | "metadata": {}, 381 | "source": [ 382 | "##### A variância amostral mede a dispersão em torno da média\n", 383 | "Como a amplitude não me descreve\n", 384 | "o comportamento de todos os dados\n", 385 | "então , vamos olhar a variância:\n" 386 | ] 387 | }, 388 | { 389 | "cell_type": "markdown", 390 | "metadata": {}, 391 | "source": [ 392 | "$$s = \\frac{(4.81 - 4.619)^2 + (4.247 - 4.619)^2 + (4.855 - 4.619)^2 + (4.974 - 4.619)^2 + (5.332 - 4.619)^2 + (4.644 - 4.619)^2 + (5.365 - 4.619)^2 + (4.54 - 4.619)^2 + (3.608 - 4.619)^2 + (4.119 - 4.619)^2 + (4.315 - 4.619)^2} {10}$$" 393 | ] 394 | }, 395 | { 396 | "cell_type": "markdown", 397 | "metadata": {}, 398 | "source": [ 399 | "Essa seria a forma de calcularmos\n", 400 | "no papel, porém vamos realizar esses cálculos com a\n", 401 | "função var() do python.\n", 402 | "\n", 403 | "\n", 404 | "\n", 405 | "\n", 406 | "\n" 407 | ] 408 | }, 409 | { 410 | "cell_type": "code", 411 | "execution_count": 20, 412 | "metadata": {}, 413 | "outputs": [ 414 | { 415 | "data": { 416 | "text/plain": [ 417 | "0.2792874000000002" 418 | ] 419 | }, 420 | "execution_count": 20, 421 | "metadata": {}, 422 | "output_type": "execute_result" 423 | } 424 | ], 425 | "source": [ 426 | "# variancia amostral\n", 427 | "data['BDNF'].var()\n", 428 | " \n" 429 | ] 430 | }, 431 | { 432 | "cell_type": "code", 433 | "execution_count": 21, 434 | "metadata": {}, 435 | "outputs": [ 436 | { 437 | "data": { 438 | "text/plain": [ 439 | "42.752946363636354" 440 | ] 441 | }, 442 | "execution_count": 21, 443 | "metadata": {}, 444 | "output_type": "execute_result" 445 | } 446 | ], 447 | "source": [ 448 | "# variancia amostral\n", 449 | "data['NGF'].var()" 450 | ] 451 | }, 452 | { 453 | "cell_type": "markdown", 454 | "metadata": {}, 455 | "source": [ 456 | "A variância é o segundo momento de uma distribuição de probabilidade e fornece o quanto a variável se desvia em relação\n", 457 | "a média\n", 458 | "\n", 459 | "\n" 460 | ] 461 | }, 462 | { 463 | "cell_type": "code", 464 | "execution_count": 22, 465 | "metadata": {}, 466 | "outputs": [ 467 | { 468 | "data": { 469 | "text/plain": [ 470 | "0.5284764895432911" 471 | ] 472 | }, 473 | "execution_count": 22, 474 | "metadata": {}, 475 | "output_type": "execute_result" 476 | } 477 | ], 478 | "source": [ 479 | "'''\n", 480 | " Depois que calculamos a variancia\n", 481 | " para chegarmos no valor do desvio\n", 482 | " padrao temos que realizar a raiz \n", 483 | " quadrada de s.\n", 484 | "'''\n", 485 | "data['BDNF'].std()" 486 | ] 487 | }, 488 | { 489 | "cell_type": "code", 490 | "execution_count": 23, 491 | "metadata": {}, 492 | "outputs": [ 493 | { 494 | "data": { 495 | "text/plain": [ 496 | "6.538573725487566" 497 | ] 498 | }, 499 | "execution_count": 23, 500 | "metadata": {}, 501 | "output_type": "execute_result" 502 | } 503 | ], 504 | "source": [ 505 | "data['NGF'].std()" 506 | ] 507 | }, 508 | { 509 | "cell_type": "markdown", 510 | "metadata": {}, 511 | "source": [ 512 | "Esses dados indicam em média\n", 513 | "qual é a distância que cada termo\n", 514 | "tem da média daquela distribuição.\n", 515 | "\n" 516 | ] 517 | }, 518 | { 519 | "cell_type": "markdown", 520 | "metadata": {}, 521 | "source": [ 522 | "Então o que podemos concluir com\n", 523 | "relação à análise desses neurotransmissores\n", 524 | "\n", 525 | "1. O Neurotransmissor BDNF apresenta uma distribuição nos pacientes com menor variação e \n", 526 | "desvio padrão, demonstrando assim\n", 527 | "que esse neurotransmissor tem um papel crucial para determinar \n", 528 | "hiperalgesia em pacientes com dor\n", 529 | "crônica, pois a distribuição se \n", 530 | "apresenta mais homogênea entre \n", 531 | "os pacientes.\n", 532 | "2. O NGF está presente no desenvolvimento de hiperalgesia em\n", 533 | "pacientes com dor crônica, no entanto essa distribuição apresenta\n", 534 | "uma variação e distribuição alta, sendo assim a presença desse neurotransmissor pode variar entre \n", 535 | "os pacientes, entao novos estudos devem ser realizados para\n", 536 | "identificar se outros receptores ou\n", 537 | "neurotransmissores possam estar estimulando a expressão de NGF, em \n", 538 | "diferentes níveis de hiperalgesia\n", 539 | "\n" 540 | ] 541 | }, 542 | { 543 | "cell_type": "markdown", 544 | "metadata": {}, 545 | "source": [ 546 | "O intuito desse estudo é demonstrar\n", 547 | "que essas funções matemáticas \n", 548 | "nos resultam números, no entanto \n", 549 | "cabe a cada ser humano, realizar\n", 550 | "a interpretação adequada em seus\n", 551 | "estudos. Desta forma, precisamos\n", 552 | "entender o comportamento da nossa\n", 553 | "amostra estabelecer objetivos claros\n", 554 | "e utilizar de forma sequencial e \n", 555 | "explicativa cada passo, pois assim \n", 556 | "iremos realmente realizar inferências\n", 557 | "adequadas. \n", 558 | "\n", 559 | "Se pensarmos no caso descrito acima, \n", 560 | "muitas pessoas poderiam simplesmente\n", 561 | "determinar somente pela média que a \n", 562 | "expressão de BDNF e NGF são iguais e\n", 563 | "assim poderiam concluir de forma \n", 564 | "errônea que ambos neurotransmissores\n", 565 | "são presentes em pacientes com dor\n", 566 | "crônica, no entanto vimos que isso \n", 567 | "não é real, e que uma estatística \n", 568 | "descritiva adequada, nos mostra que\n", 569 | "o NGF pode estar sendo influenciado\n", 570 | "por outros mecanismos intracelulares\n", 571 | "e que talvez cada paciente tenha um \n", 572 | "nível de hiperalgesia diferente.\n", 573 | "Nesse contexto, também podemos sugerir\n", 574 | "que independentemente dos níveis de \n", 575 | "hiperalgesia o BDNF sempre estará \n", 576 | "presente nos pacientes.\n", 577 | "\n", 578 | "Essa é uma das análises que podemos \n", 579 | "realizar com esses dados. Então ainda \n", 580 | "voltaremos nesse exemplo depois de \n", 581 | "estudarmos inferência estatística.\n", 582 | "\n", 583 | "=). Bons Estudos\n", 584 | "\n" 585 | ] 586 | } 587 | ], 588 | "metadata": { 589 | "kernelspec": { 590 | "display_name": "Python 3", 591 | "language": "python", 592 | "name": "python3" 593 | }, 594 | "language_info": { 595 | "codemirror_mode": { 596 | "name": "ipython", 597 | "version": 3 598 | }, 599 | "file_extension": ".py", 600 | "mimetype": "text/x-python", 601 | "name": "python", 602 | "nbconvert_exporter": "python", 603 | "pygments_lexer": "ipython3", 604 | "version": "3.6.8" 605 | } 606 | }, 607 | "nbformat": 4, 608 | "nbformat_minor": 2 609 | } 610 | -------------------------------------------------------------------------------- /Estatística/PCR-RT.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Control,BDNF,NGF 2 | 0.354,4.81,3.251 3 | 0.245,4.247,0.501 4 | 0.209,4.855,1.591 5 | 0.257,4.974,0.528 6 | 0.258,5.332,2.949 7 | 0.386,4.644,20.687 8 | 0.244,5.365,0.83 9 | 0.272,4.54,0.88 10 | 0.396,3.608,1.906 11 | 0.215,4.119,13.865 12 | 0.217,4.315,3.819 -------------------------------------------------------------------------------- /Estatística/ka.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | preco 2 | 31.999 3 | 38.5 4 | 35.5 5 | 34.999 6 | 39.94 -------------------------------------------------------------------------------- /Estatística/santander.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Categorias,Frequências Absolutas,Frequências relativas 2 | Pessoa Física,580,58% 3 | Van Gogh,210,21% 4 | Select,108,"10,8%" 5 | Private Banking,92,"9,2%" -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Data-Science 2 | Toda semana um novo material estará disponível para guiar no estudo de ciência de dados =) 3 | 4 | Se você tiver alguma dúvida ou quiser alguma sugestão para estudo na área de ciência de dados crie um PR e vamos compartilhar e discutir sobre essa área maravilhosa que é a ciência de dados. 5 | 6 | Toda semana irei subir um tópico novo, esses notebooks serão guias para que você possa estudar sobre o assunto. 7 | 8 | A cada semana vou subir um ou dois notebooks com assuntos direcionados para que você possa estudar. 9 | -------------------------------------------------------------------------------- /estatistica.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/paulinhacnn/Data-Science/9344651651dcac1a2c92be3f6353af149a41948d/estatistica.png --------------------------------------------------------------------------------