Análise de Regressão

Projeto de análise estatística aplicada utilizando o dataset AutoMPG (Statlib) para modelar e predizer eficiência de combustível de veículos com base em suas características técnicas.

Metodologia Aplicada:

• ETL (Extract, Transform, Load) completo do dataset, incluindo tratamento de valores ausentes e outliers
• Análise exploratória de dados (EDA) para identificar correlações e padrões
• Construção de modelos de regressão múltipla com seleção de features
• Validação estatística através de testes de hipótese e intervalos de confiança
• Diagnóstico de resíduos para verificar premissas do modelo

Tecnologias:

• R e Tidyverse para manipulação e análise de dados
• Técnicas de inferência estatística rigorosa
• Visualização de dados para comunicação de insights

Resultados: O modelo desenvolvido demonstrou que características como número de cilindros, peso e ano de fabricação são preditores significativos da eficiência de combustível. A análise revelou insights sobre como fatores de design automotivo impactam consumo, evidenciando a aplicabilidade de métodos estatísticos em problemas práticos de engenharia.

Este projeto consolidou minha capacidade de trabalhar com dados reais, aplicar rigor estatístico em análises, e comunicar resultados técnicos de forma clara.