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rnp 3.1.0

Amplia o pacote para alem da graduacao classica, cobrindo temas centrais de estatistica aplicada e ciencia de dados. Cerca de 49 funcoes novas, organizadas em cinco areas.

Novas funcionalidades

  • Analise de sobrevivencia (apoio em survival): Kaplan-Meier e curva, teste log-rank, Nelson-Aalen, modelo de Cox e diagnostico da hipotese de riscos proporcionais, modelos parametricos (AFT) e tabua de vida.
  • Series temporais ARIMA/SARIMA (base stats): ajuste e selecao automatica de ordem, previsao com intervalos, testes ADF e KPSS reimplementados, autorregressao vetorial (VAR) com causalidade de Granger, correlacao cruzada e volatilidade GARCH.
  • Modelos lineares generalizados e extensoes (MASS, nlme, mgcv): GLM unificado e diagnostico de superdispersao, regressao binomial negativa, ordinal, modelos mistos e aditivos (GAM).
  • Aprendizado de maquina com tidymodels: particao, validacao cruzada, receitas de pre-processamento, especificacoes de arvore, floresta, boosting, k-vizinhos, SVM e modelos regularizados, alem de ajuste, tunagem, comparacao, predicao e importancia de variaveis. Engines em Suggests.
  • Avaliacao de modelos: metricas de classificacao e regressao, curvas de lift e ganho, calibracao com Hosmer-Lemeshow, escore de Brier, estatistica KS, curva precisao-revocacao, comparacao de ROC pelo teste de DeLong e acuracia diagnostica.

Dependencias

  • Adicionadas aos Imports (pacotes recomendados, ja distribuidos com o R): survival, nlme, mgcv, MASS.
  • Em Suggests (carregados sob demanda): pacotes do tidymodels e engines de ML (ranger, xgboost, kknn, kernlab, glmnet, rpart).

rnp 3.0.0

Esta versao reescreve boa parte do pacote e amplia a cobertura para os temas dos primeiros anos de um curso de estatistica. Contem mudancas incompativeis com a serie 2.x (ver “Quebra de compatibilidade”).

Novas funcionalidades

  • Cerca de 60 funcoes novas em descritiva, probabilidade, processos estocasticos, simulacao, inferencia (maxima verossimilhanca, bootstrap, testes classicos e nao-parametricos), regressao (regularizada, robusta, nao-linear, Box-Cox, multinomial), multivariada (analise discriminante, Hotelling, MANOVA, fatorial, correspondencia, k-medoids), dados categoricos, delineamento experimental, series temporais e pre-processamento.
  • Rotinas numericamente intensivas passaram a ser implementadas em C++ (Rcpp/RcppArmadillo): distancias, covariancia e correlacao, ajuste por QR, momentos, cadeias de Markov, reamostragem, regularizacao, regressao robusta, silhueta, ACF/PACF e imputacao por vizinhos. Os resultados foram conferidos contra as funcoes equivalentes do R base.
  • As dependencias foram restritas ao R base, ao tidyverse, ao tidymodels e ao Rcpp/RcppArmadillo.

Quebra de compatibilidade

Correcoes

Dependencias

  • Removidas: curl, data.table, multcomp, forecast, tseries, scales (uso direto), entre outras.
  • Adicionadas: Rcpp, RcppArmadillo (LinkingTo), readr.