O poder da Estatistica

É muito interessante ter contato com as aplicações da Estatística nas diversas áreas do conhecimento... Parabéns a toda equipe!

Estou achando muito interessante, mas confesso que pensei que fosse algo mais didático.

É muito importante a estatistica. Parabéns a equipe!

Tá muito legal esse Webinar. Parabéns a equipe de CS do SAS e aos convidados!

Realmente muito interessante e enriquecedor o debate e os exemplos. Sugestão sequenciar com aplicabilidade prática no SAS. =]

Até agora o conteúdo do evento foi bem interessante. Bem legal. 

A aplicação dos dados em uma plataforma SAS possibilita a leitura da história para não incorrer em erros futuros e, caso os erros sejam incorridos, quais serão as suas consequências. Mas temos que ter muito cuidado para não manipular os dados para, de tal forma, obter os resultados que eu desejo.

O evento está sendo excelente! Perguntas pertinentes, explanações claras e didáticas. Muito interessante! Parabéns!

Não consegui abrir o link dos algoritmos de Machine Learning pelo QRCode, podem compartilhar aqui?

Muito bom poder participar de mais um evento com o SAS! Mesmo quem já conhece, sempre tem algo novo para absorver de uma conversa assim

Parabéns à equipe SAS e aos palestrantes pelo webinar, muito esclarecedor mesmo.
O delineamento e forma correta do coleta de dados é determinante para as etapas seguintes. As análises exploratórios nos ajudam a entender um pouco mais sobre o que temos em mãos, e a filtrar o que nos interessa e o que não nos interessa tanto assim. As etapas seguintes, dentre elas a modelagem (qual tipo de modelo escolher, como conduzir as análises?), devem ser utilizadas com cautela sempre tendo em mente as etapas anteriores.

Webinar muito boa. É sempre legal revisar as amplas aplicações da estatística.

Muito legal, todos de parabéns. Como sugestão para o futuro, acredito que poderiam ser explorados aspectos de validação dos modelos e medidas de acurácia  preditiva geral do modelo (por exemplo, AUC, sensibilidade, especificidade, valores de predição positiva e negativa) e das variáveis individuais (AUC, NRI, etc.).