São Paulo — InkDesign News — O uso crescente de técnicas de machine learning tem sido fundamental na análise de dados complexos, possibilitando insights valiosos para diversas aplicações nas áreas de ciência e negócios. Recentemente, uma análise detalhada de regressão linear múltipla foi realizada, revelando correlações significativas entre variáveis que influenciam taxas de crime em diferentes estados dos EUA.
Arquitetura de modelo
Os dados utilizados provêm do FBI e incluem estatísticas de criminalidade e demográficas de 47 estados em 1960. A estrutura do modelo foi definida utilizando variáveis como “R: Taxa de crimes” e “Ex1: Gasto per capita sobre polícia em 1959” como preditores. O modelo foi explicado na forma: Y = Xβ + ε, onde Y representa a variável de resposta, X as covariáveis, β os coeficientes e ε os erros aleatórios.
Treinamento e otimização
A metodologia incluiu a aplicação de múltiplos testes de correlação para identificar quais variáveis deveriam ser mantidas no modelo. A análise do VIF (Fator de Inflação da Variância) revelou que todos os preditores selecionados apresentavam valores abaixo de 5, indicando que a multicolinearidade não era um problema relevante. O modelo foi otimizado utilizando a técnica de “standardization” para normalizar as covariáveis.
“A análise gráfica e as métricas de correlação são essenciais para entender o relacionamento entre as variáveis.”
(“Graphical analysis and correlation metrics are essential for understanding the relationship between variables.”)— Autor, Pesquisa sobre Regressão Linear
Resultados e métricas
Os resultados da regressão mostraram que as variáveis “Ex1” e “NW” (número de não-brancos por 1000 habitantes) eram estatisticamente significativas. O modelo apresentou um R-quadrado satisfatório, indicando um bom ajuste. A análise de resíduos assim como a verificação de autocorrelação e homoscedasticidade reforçou a robustez dos dados utilizados.
“É importante verificar se os resíduos do modelo seguem uma distribuição normal para garantir a validade dos resultados.”
(“It’s important to check if the model residues follow a normal distribution to ensure the validity of results.”)— Autor, Estudo sobre Resíduos em Modelos
As aplicações práticas deste estudo incluem a utilização da análise de regressão para compreender dinâmicas sociais e econômicas, contribuindo para políticas públicas que visem a redução da criminalidade. Pesquisas futuras podem explorar a utilização de deep learning para modelar variáveis não lineares e aumentar a eficácia preditiva das análises.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
