episódio 1Transformação de dados multivariados
A transformação de dados é uma alternativa utilizada quando é necessário ajustar as variáveis à distribuição normal ou estabilizar as variâncias. Em análises multivariadas, a transformação torna-se necessária também quando, por exemplo, deseja-se que os descritores ou variáveis contribuam igualmente as similaridades entre os objetos. Você aprenderá mais sobre métodos de transformação e padronização de dados na segunda temporada da easyR Séries sobre Análises Multivariadas. Neste primeiro episódio falaremos sobre as transformações logarítmica e por raiz quadrado.
episódio 2Visualizado os dados transformados
No segundo episódio da segunda temporada da easyR Séries sobre Análises Multivariadas, veremos a importância de visualizar os dados após a aplicação de diferentes transformações, comparando com os dados originais.
episódio 3Transformações para estudos ambientais
Continuando com a aplicação de transformações para dados multidimensionais, veremos diferentes métodos aplicados em estudos ambientais como a transformação de Chord, Hellinger e a padronização dupla por Chi-quadrado. Aprenda tudo isso no terceiro episódio desta easyR Séries.
episódio 4Porque padronizar variáveis
No quarto episódio da segunda temporada da easyR Séries sobre Análises Multivariadas, veremos que para alguns conjuntos de dados, pode ser importante padronizar as variáveis que possuem diferentes amplitudes e escalas de valores. Esta padronização é conhecida por escore Z e consiste em subtrair a média da variável do valor que se deseja transformar, e dividir o resultado pelo desvio padrão.
episódio 5Como padronizar variaveis
No último episódio desta easyR Séries veremos como realizar a padronização escore Z de uma matriz de dados utilizando a função decostand do pacote vegan.
