Dilma, Marina e Aécio (e Pastor Everaldo?) no Google Trends!


Olhem que curioso o Google Trends das buscas pelos presidenciáveis, Dilma, Marina e Aécio, nos últimos 30 dias:

Trends

 

Por algum acaso, as tendências parecem refletir um pouco os resultados das pesquisas eleitorais. Dilma, em azul pontilhado, tinha o maior número de buscas. Até que, de repente, Marina – em vermelho –  a ultrapassou. Uma nota: o pico de Dilma Rousseff é fruto da entrevista no Jornal Nacional e, aparentemente, parece ter sido mais mérito de William Bonner do que da Presidenta, segundo os dados das pesquisas relacionadas.

BONNER

Mais recentemente, parece que as buscas estão se aproximando. Vendo apenas os últimos sete dias:

trends7dias

Vale ressaltar, logicamente, que os dados do Google Trends são dados de busca na internet; por favor, não são dados de intenção de voto.  Para ilustrar, vejamos o pastor Everaldo, em verde:

everaldo

 

Algo estranho para quem tem menos de 2% das intenções de votos. Entretanto, vejamos as buscas relacionadas:

peido_everaldo

 

Se você não entendeu, provavelmente foi um dos poucos que não viu este vídeo. Ou seja, não basta ver o número de buscas, mas também seu teor. A despeito dessas ressalvas, incluir o Google Trends como mais um dos inputs para previsão eleitoral talvez não seja uma má idéia.

PS: você pode brincar com essas pesquisa aqui!

Gráficos interativos com ggvis – apresentação do useR! 2014


O pessoal do RStudio apresentou, no useR! 2014, um novo pacote que integra a gramática de gráficos do ggplot2, a sintaxe intuitiva do magritrr, e a interatividade web do Shiny: o ggvis (clique no link para ver exemplos).

Abaixo, segue a apresentação do Winston Chang, disponibilizada pelo datascience.la.

O material da apresentação pode ser encontrado aqui.

Previsões para a copa: sem Neymar, Brasil ainda é favorito?


Segundo os mercados de apostas, não! No Betfair, o jogo Brasil e Alemanha está praticamente um cara-e-coroa, com 50.9% para a Alemanha e 49.1% para o Brasil. Ps: lembre que o Betfair é dinâmico, então essas probabilidades alteram ao longo do tempo.

Entretanto, segundo Nate Silver, sim! Talvez por conta do viés de se jogar em casa, o modelo do FiveThirtyEight dá ao Brasil 73% de chances de ganhar da Alemanha e 54% de ganhar a copa! Update: Nate Silver recalculou as probabilidades do Brasil sem o Neymar e reduziu as chances de ganharmos da Alemanha para algo entre 68% a 65%.

Emoções à parte, quem você acha que está certo?

Veja aqui o histórico de erro dessas previsões.

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Também havia prometido comparar a calibração dos modelos, isto é, comparar as probabilidades previstas contra as freqüências observadas. Podemos fazer isso de diversas formas, mas achei um gráfico bacana no Cross Validated que é bem fácil de implementar e resolvi copiar para começarmos a brincadeira.

Segue, abaixo, gráfico com as probabilidades previstas (eixo X) contra as freqüências observadas (eixo Y) da primeira fase da copa do mundo para cada um dos modelos. Os círculos cinzas representam os dados observados (1 ou 0) e os círculos principais tem tamanho e cores proporcionais à quantidade de observações em sua categoria.

calibration

 

Mais para frente veremos outras formas de comparar esses resultados, incluindo os dados das eliminatórias!

Mais dados da copa, jogo a jogo!


Qual a posição média dos jogadores na partida entre Brasil e Camarões? Como foram as jogadas de cada chute a gol? O Huffington Post, para cada jogo, traz esses e outros dados com gráficos interativos. Vale a pena conferir!

 

copaVia Cesar Hildago.

 

Nate Silver – Previsões para a copa do mundo


Nate Silver lançou suas previsões para a copa do mundo: Brasil sai como favorito, com 45% chances de ganhar.
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O que você acha das previsões? Quer entender como chegaram a esses números? Leia, aqui, a discussão que Nate faz sobre o modelo!

Visualizações dinâmicas dos investimentos estrangeiros no Brasil!


Os resultados do Censo de Capitais Estrangeiros no País, para o ano-base 2012, acabaram de ser divulgados no site do Banco Central do Brasil.

E, desta vez, o Censo trouxe duas novidades de visualização que merecem destaque:

- Mapa do IED participação no capital, feito em D3.js:

Visualizar mapa

- Treemap do IED participação no capital, com separações por país ou por setor, feito em D3plus.js:

Visualizar distribuição

Nas duas visualizações, vale a pena brincar com a distribuição do IED pelos critérios de país do investidor imediato e país do investidor final. Note que nem todas as combinações de país e setor são possíveis, pois esta abertura dos dados pode não estar disponível. O arquivo em formato xls pode ser baixado aqui.

Dúvidas no R ou Python? Vá ao StackOverflow em Português!


O famoso site de programação StackOverflow (SO) ganhou uma versão tupiniquim.

O SO é um excelente site de perguntas e respostas. Seu diferencial é ser direto: as perguntas têm que ser bem definidas e as  respostas têm de resolver diretamente o problema. Quer saber, por exemplo, como agregar uma base de dados no R? Pergunte lá e surgirão várias respostas diferentes de como se fazer isso.

Ainda há poucos usuários ativos no R do SO em português. Mas estamos fazendo um esforço para popular o site com perguntas e respostas. Você pode fazer perguntas sobre problemas que está enfrentando atualmente ou, inclusive, registrar perguntas e respostas que você já sabe, como, por exemplo, aqui (gráfico em 3d), aqui (barplot) ou aqui (contar ocorrências em um vetor) – alguém certamente passará pela mesma dificuldade e a solução que você encontrou para o problema pode ser útil. Ou, ainda, outro usuário pode ter uma solução mais interessante do que a que você propôs. De uma olhada nas perguntas que já foram feitas sobre R aqui.

Se você usa  R (Python), cadaste-se no StackOverflow em Português e ajude o site a crescer! Podemos torná-lo um ótimo ambiente para a comunidade brasileira de R, tal como é hoje o SO em inglês.