Pacotes Essenciais para Trabalhar com Estatística em Julia
Introdução
Ao falar de Estatística, a primeira linguagem de programação que costuma vir à mente é R. Criada especificamente para análise estatística e ciência de dados, oferece uma ampla gama de ferramentas estatísticas já disponíveis por padrão, além de milhares de pacotes criados para os mais diversos propósitos.
Para nossa sorte, embora a linguagem Julia não tenha sido projetada exclusivamente para a Estatística, já conta com grande parte das ferramentas essenciais, graças a um ecossistema de pacotes que cresce rapidamente e abrange diversas áreas da análise de dados, da modelagem estatística e do aprendizado de máquina.
Vamos, então, conhecer os principais pacotes para trabalhar com Estatística em Julia, organizados por área de aplicação (desde tarefas básicas até análises mais complexas).
Manipulação de Dados e Estatísticas Sumárias
- StatsBase: Ferramentas básicas de estatística descritiva;
- FreqTables: Construção de tabelas de frequências para análise exploratória;
- DataFrames: Importação e manipulação de bases de dados tabulares.
Variáveis Aleatórias
- Distributions: Definição, manipulação e amostragem de distribuições de probabilidade;
- Random: Geração de números aleatórios com uso de sementes, garantindo a reprodutibilidade.
Visualização de Dados
Modelagem e Testes de Hipótese
- HypotesisTests: Realização de testes de hipótese frequentistas, incluindo testes paramétricos e não paramétricos;
- GLM: Modelagens de regressões lineares e regressões lineares generalizadas;
- MixedModels: Ajuste de modelos lineares e generalizados com efeitos mistos;
- Optim: Otimização de funções, essencial para maximizar verossimilhanças;
- MultivariateStats: Ferramentas de análise multivariada, como PCA e LDA;
- TimeSeries: Manipulação, visualização e modelagem de séries temporais.
Inferência Bayesiana
- Turing: Modelagem estatística bayesiana baseada em amostragem;
- MCMCChains: Ferramentas para diagnóstico, resumo e visualização de cadeias de Markov geradas por MCMC.
Aprendizado de Máquina
- DecisionTree: Algoritmos de árvores de decisão, árvores de regressão e florestas aleatórias;
- Clustering: Algoritmos de clusterização, voltados para aprendizado de máquina não supervisionado;
- ScikitLearn: Diversos algoritmos de machine learning com sintaxe semelhante à da biblioteca do Python, de mesmo nome;
- MLBase: Ferramentas auxiliares para aplicação de modelos de machine learning.
Até aqui, temos apresentados apenas alguns exemplos de pacotes que podem ser utilizados em Julia, mas existem muitos outros!. Para explorar mais, acesse o site Julia Packages e descubra todo o potencial que Julia pode lhe oferecer.
Conclusão
Com esse conjunto de pacotes, Julia se consolida como uma linguagem útil para análise de dados, modelagem estatística/econometrica e aprendizado de máquina. Embora seu uso ainda esteja em crescimento, já é possível realizar diversas análises envolvendo dados (desde análises descritivas simples até modelagens complexas).
Ferramentas de IA foram utilizadas para correção ortográfica e aprimoramento do texto.