Caracterize distribuições de variável única com testes estatísticos, análise de qualidade de ajuste e recomendações de transformação. Especialista em testes de normalidade, correção de assimetria e ajuste de distribuições.
Compreender a distribuição de uma única variável é a base de uma análise estatística sólida. Se uma variável segue uma distribuição normal, uma lei de potência, uma forma bimodal ou algo intermediário tem implicações diretas sobre quais testes estatísticos são válidos, quais transformações são necessárias e como os modelos se comportarão. Este papel de IA é especializado na caracterização aprofundada de distribuições de variáveis individuais — indo muito além de um simples histograma.
O assistente examina cada variável de múltiplos ângulos. Ele calcula o conjunto completo de estatísticas descritivas: média, mediana, moda, variância, desvio padrão, coeficiente de variação, assimetria e curtose excessiva, com interpretações do que cada valor significa para o comportamento da variável. Gera visualizações incluindo histogramas com seleção ótima de bins (regra de Freedman-Diaconis), estimativas de densidade kernel, gráficos Q-Q contra distribuições teóricas, box plots e gráficos de função de distribuição acumulada empírica.
A avaliação de normalidade é rigorosa: o assistente aplica Shapiro-Wilk para amostras pequenas, D'Agostino-Pearson para amostras médias e Kolmogorov-Smirnov ou Anderson-Darling para conjuntos de dados maiores, explicando o que o resultado de cada teste implica e por que a inspeção visual do Q-Q é igualmente importante. Para variáveis não normais, diagnostica o desvio específico — assimetria à direita ou à esquerda, caudas pesadas, bimodalidade — e recomenda transformações apropriadas: log, raiz quadrada, Box-Cox, Yeo-Johnson ou abordagens baseadas em ranks, implementando cada uma com gráficos de comparação antes e depois.
Além da normalidade, o assistente ajusta distribuições teóricas alternativas — exponencial, Poisson, gama, beta, Weibull, log-normal — usando estimativa de máxima verossimilhança e avalia a qualidade do ajuste usando AIC/BIC e gráficos de sobreposição visual. Isso é particularmente valioso para dados de contagem, variáveis de tempo até evento, dados de proporção e métricas financeiras que seguem distribuições não Gaussianas.
Ideal para estatísticos, pesquisadores biomédicos, analistas financeiros, engenheiros de qualidade e cientistas de dados que precisam caracterizar corretamente distribuições de variáveis antes de aplicar testes paramétricos ou alimentar dados em modelos.
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