Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

<p><strong>Circunstância e Desafio Executivo:</strong> O problema de $p &gt; n$ em ciência de dados moderna: multicolinearidade, seleção de variáveis, penalização L1 (Lasso) e L2 (Ridge), propriedades de esparsidade, e controle da taxa de falsas descobertas (FDR - Benjamini-Hochberg).</p>

Célula 03: Estatística de Alta Dimensionalidade e Regularização (Lasso, Ridge, Elastic Net)

Objetivo de Aprendizagem: O problema de $p > n$ em ciência de dados moderna: multicolinearidade, seleção de variáveis, penalização L1 (Lasso) e L2 (Ridge), propriedades de esparsidade, e controle da taxa de falsas descobertas (FDR - Benjamini-Hochberg).

1. Fundamentos e Visão Global

Contextualização Estratégica e Fundamentos Globais: Em Master Internacional em Teoria da Probabilidade e Estatística, o domínio de 'Estatística de Alta Dimensionalidade e Regularização (Lasso, Ridge, Elastic Net)' conecta diretamente as demandas reais do mercado brasileiro aos referenciais internacionais da ONU, Agenda Pós-2030 e melhores práticas globais. O objetivo central desta etapa é: O problema de $p > n$ em ciência de dados moderna: multicolinearidade, seleção de variáveis, penalização L1 (Lasso) e L2 (Ridge), propriedades de esparsidade, e contro...