[Botafogo]

isso é o mesmo que falar "a tecnologia dos torrents é imparável, no futuro ninguém mais pagará por nenhum conteúdo"

na prática não é bem assim né, haverá um esforço global para criminalizar as criptos certamente ao mesmo tempo que os bancos vão lançar as próprias criptos pra se adaptar

[Will-lliW]

FMI alerta para o fim dos Bancos

http://link.estadao.com.br/blogs/seu-bo ... os-bancos/

Na semana passada, a Diretora Geral do Fundo Monetário Internacional, Christine Lagarde, deu uma declaração surpreendente, sobre o impacto que as criptomoedas poderão ter na economia nos próximos anos. Segundo Lagarde, Bitcoin e as criptomoedas em geral têm tanto futuro quanto a própria Internet. E poderão substituir Bancos Centrais e a atividade bancária como a conhecemos hoje, além de desafiar o monopólio das moedas nacionais.

Numa conferência organizada pelo Bank of England, a número 1 do FMI ressaltou que as limitações técnicas que as criptomoedas enfrentam hoje em breve serão coisa do passado. Usando o conceito de Tecnologias Exponenciais da Singularity University, eu diria que as criptomoedas estão na fase da Decepção, que é anterior ao ponto de inflexão da curva de adoção pelos usuários. Neste estágio, a tecnologia costuma enfrentar várias dificuldades, que tornam o seu uso limitante. Assim, as pessoas que a experimentam tendem a considerá-la tão ruim, que pensam ser incapaz de substituir o sistema atual. Não se dão conta, entretanto, de que sua evolução se dá de forma exponencial e não de forma linear, como estamos acostumados a pensar. Assim, em poucos meses, ela terá evoluído o que nossas mentes comumente projetariam para décadas. Assim foi com o celular, o smartphone, a energia solar, e está sendo com o carro autônomo e inúmeras outras tecnologias.

Lagarde, em sua palestra, lembrou que há não muito tempo atrás especialistas afirmavam que computadores pessoais nunca seriam adotados pelo grande público e os tablets serviriam como caras bandejas de cafés. Ela alertou para que não se faça o mesmo julgamento com as moedas virtuais.

Ela enxerga que as criptomoedas hoje não são vistas como uma ameaça real para a indústria financeira por enfrentarem quatro grandes desafios: (a) são muito voláteis; (b) são intensivas em energia; (c) as tecnologias subjacentes não são escaláveis; e (d) não são ainda totalmente transparentes para os reguladores. Mas todas estas limitações serão superadas com o tempo, segundo ela.

sei não....

[FooFighters]

BlackRock CEO Commits to AI Stock Selecting as They Look to the Future

http://mltt.paradisemediaco.com/ml/articles/post/11

[Botafogo]

bitcoin estourou a resistência

meu short foi startado rápido, perdi 2% só na operação

acontece

ainda acho estranho que essa pernada ta subindo com menos da metade do volume que a última pernada de alta mas fazer o que, os fatos são os fatos e não tem como brigar contra eles

[Klimt]

Bem legal, única ressalva é que BlackRock investe até com par ou ímpar. Se bobear os caras tem % das nossas casas e a gente não sabe. É muito dinheiro, não tem onde colocar.

E sobre regressão, com esses dados que a gente conversa aqui provar causalidade não existe. Limitações.

Sobre ñ-lineares: tobit, logit, etc...modelos básicos.

Na academia em área macro, realmente em falta. Quem faz previsão na prática é mais atento, não é algo que surpreende ninguém. Todo mundo apela pra tudo que possa ajudar.

[123olivera4]

DNA is a bitch

Geralmente, procurar causalidade exclusivamente por meio de uma regressão não é uma boa.

Outro dia estava lendo esse livro que faz uma introdução a estatística de forma um pouco mais formal e é ótimo. E , inclusive, tem um capitulo sobre esse assunto
All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference
Causal Inference - cap 19
http://www.ic.unicamp.br/~wainer/cursos ... /livro.pdf

Sendo de ML sempre tive uma percepção parecida com isso, mas me falta conhecimento aprofundado pra falar isso.

Sempre tive a impressão que os economistas superutilizam a regressão linear.

Gostaria que discorressem mais sobre o assunto, você e o @Klimt talvez.

Uma outra percepção, que não sei o quanto eu estou certo, diversos problemas complexos possuem relações não-lineares, talvez a maioria dos problemas, e vejo que muitas vezes esses são modelados de maneira linear.

Eu não sou nenhum especialista , mas de qualquer forma eu posso resumir isso com uma sentença e dar um exemplo clássico.

1- Correlação não implica em causalidade.

2- O número de picolés vendidos tem uma forte correlação com o número de pessoas afogadas na praia. Essa correlação existe, pois tanto o número de picolés como o número de afogamentos estão associados com dias quentes. Em dias quentes, existe mais gente na praia e mais gente comprando picolé ,nem por isso as pessoas se afogam devido aos picolés comprados.

Pode parecer meio óbvio, mas em pesquisas e análises complexas e fácil cair nessa falácia. Inclusive tem esse artigo que aborda isso
Why Most Published Research Findings Are False
http://journals.plos.org/plosmedicine/a ... ed.0020124

EDIT: Já vi uma pessoa no meio de uma conferência usando matriz de correlação e tirando conclusões sobre a causalidade.

Além disso, também esse existe ponto que você abordou, a associação entre A e B pode não ser linear. A wikipedia tem uma imagem e um artigo que são bem esclarecedores
https://www.wikiwand.com/en/Correlation_and_dependence


EDIT:
Para complicar ainda mais um pouco, ainda tem a questão do "Por que X aconteceu" que é foda haha. Entra em um tópicos de filosofia bem complicados. Tem um vídeo do Feynman que ele fala um pouco disso

phpBB [video]

[FooFighters]

Bem legal, única ressalva é que BlackRock investe até com par ou ímpar. Se bobear os caras tem % das nossas casas e a gente não sabe. É muito dinheiro, não tem onde colocar.

E sobre regressão, com esses dados que a gente conversa aqui provar causalidade não existe. Limitações.

Sobre ñ-lineares: tobit, logit, etc...modelos básicos.

Na academia em área macro, realmente em falta. Quem faz previsão na prática é mais atento, não é algo que surpreende ninguém. Todo mundo apela pra tudo que possa ajudar.

Se em áreas que temos pessoas com maior conhecimento de estatística e etc não temos tanto rigor acadêmico quanto à isso, imagino como é que funciona pras áreas não são nada familiriarizadas com estatística.

[FooFighters]

DNA is a bitch

Geralmente, procurar causalidade exclusivamente por meio de uma regressão não é uma boa.

Outro dia estava lendo esse livro que faz uma introdução a estatística de forma um pouco mais formal e é ótimo. E , inclusive, tem um capitulo sobre esse assunto
All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference
Causal Inference - cap 19
http://www.ic.unicamp.br/~wainer/cursos ... /livro.pdf

Sendo de ML sempre tive uma percepção parecida com isso, mas me falta conhecimento aprofundado pra falar isso.

Sempre tive a impressão que os economistas superutilizam a regressão linear.

Gostaria que discorressem mais sobre o assunto, você e o @Klimt talvez.

Uma outra percepção, que não sei o quanto eu estou certo, diversos problemas complexos possuem relações não-lineares, talvez a maioria dos problemas, e vejo que muitas vezes esses são modelados de maneira linear.

Eu não sou nenhum especialista , mas de qualquer forma eu posso resumir isso com uma sentença e dar um exemplo clássico.

1- Correlação não implica em causalidade.

2- O número de picolés vendidos tem uma forte correlação com o número de pessoas afogadas na praia. Essa correlação existe, pois tanto o número de picolés como o número de afogamentos estão associados com dias quentes. Em dias quentes, existe mais gente na praia e mais gente comprando picolé ,nem por isso as pessoas se afogam devido aos picolés comprados.

Pode parecer meio óbvio, mas em pesquisas e análises complexas e fácil cair nessa falácia. Inclusive tem esse artigo que aborda isso
Why Most Published Research Findings Are False
http://journals.plos.org/plosmedicine/a ... ed.0020124

EDIT: Já vi uma pessoa no meio de uma conferência usando matriz de correlação e tirando conclusões sobre a causalidade.

Além disso, também esse existe ponto que você abordou, a associação entre A e B pode não ser linear. A wikipedia tem uma imagem e um artigo que são bem esclarecedores
https://www.wikiwand.com/en/Correlation_and_dependence


EDIT:
Para complicar ainda mais um pouco, ainda tem a questão do "Por que X aconteceu" que é foda haha. Entra em um tópicos de filosofia bem complicados. Tem um vídeo do Feynman que ele fala um pouco disso

phpBB [video]

Sim, é exatamente esse o meu ponto, correlação não é causalidade, p-hacking e problemas de reprodutibilidade.

Inclusive, essa pergunta no StackOverflow teve uma resposta bem legal que vale dar uma olhada.

https://stats.stackexchange.com/questio ... n-the-wild

[Butcher]

correlação não implica causalidade, mas ausência de correlação implica ausência de causalidade (ver segundo gráfico)

[FooFighters]

correlação não implica causalidade, mas ausência de correlação implica ausência de causalidade (ver segundo gráfico)

De acordo com essa questão aqui, essa frase não é verdadeira.

https://stats.stackexchange.com/questio ... -causality

[Butcher]

correlação não implica causalidade, mas ausência de correlação implica ausência de causalidade (ver segundo gráfico)

De acordo com essa questão aqui, essa frase não é verdadeira.

https://stats.stackexchange.com/questio ... -causality

maior número de upboats -> resposta correta?

"Yes, contrary to previous replies. I'm going to take the question as nontechnical, particularly the definition of "correlation". Maybe I'm using it too broadly, but see my second bullet. I hope it will be considered appropriate to discuss other answers here, because they illuminate different portions of the question. I'm drawing on Pearl's approach to causation, and in particular my take on it in some papers with Kevin Korb. Woodward probably has the clearest nontechnical account.

@conjugateprior says "any controlled system is a counterexample". Yes, to the stronger claim that noncorrelation observed in your experiment implies no causation. I'm going to assume the question is more general. Certainly one experiment might have failed to control for masking causes, or inappropriately controlled for common effects, and hidden the correlation. But if xx causes yy, there will be a controlled experiment where that relationship is revealed. Almost all definitions or accounts of causation treat it as a difference that makes a difference. Therefore no causation without (some kind of) correlation. If there is a direct link x→yx→y in a causal Bayesian network, it does not mean that xx always makes a difference to yy, only that there is some experiment fixing all other causes of yy where wiggling xx wiggles yy.
@aksakal has a great example why linear causation is insufficient. Agreed, but I want to be broad and nontechnical. If y=x2y=x2, it's incomplete to tell a client that yy is uncorrelated with xx. So I'll use correlation very broadly to mean a difference in xx that is reliably associated with a difference in yy. It can be as nonlinear or nonparametric as you like. Threshold effects are fine (xx makes a difference to yy, but only over a finite range, or only by being larger or smaller than a particular value, like voltage in digital circuits).
@Kodiologist creates an example where y=Unif(x,−x)y=Unif(x,−x), so |y|=|x||y|=|x| but no linear correlation. But clearly there is a discoverable relationship, so correlated in the broad sense.
@Szabolcs uses random number generators to show an output stream constructed to appear uncorrelated. Like the digits of ππ, the stream appears random but is deterministic. I agree you're unlikely to find the relationship if given only the data, but it's there.
@Li Zhi notes you can't logically jump from correlation to causation. Yes, no causes in, no causes out. But the question begins from causation: does it imply correlation? In the air pressure example, we have a threshold effect. There is a range where air pressure is uncorrelated with health. Indeed plausibly where it has no causal effect on health. But there is a range where it does. That is sufficient. But probably better to note ranges where there is and is not an effect. If A→B→C→DA→B→C→D, then there is correlation all along the chain, because there is causation. Repeated observation (or experiment) can show that AA does not directly cause DD but the correlation is there because there is a causal story.
I do not know what @user2088176 had in mind, but I think if we take the question very generally, then the answer is yes. At least I think that's the answer required of the causal discovery literature and the interventionist account of causation. Causes are differences that make a difference. And that difference will be revealed, in some experiment, as persistent association."

[123olivera4]

correlação não implica causalidade, mas ausência de correlação implica ausência de causalidade (ver segundo gráfico)

Cara você viu a imagem da wiki que eu acabei de colocar? A associação pode ser não linear e a correlação ser 0.

[Klimt]

Vocês tão certos, mas um tá falando sobre A e outro sobre B.

123oliveira tá pensando em Pearson e o Butcher claramente tá pensando em correl. de maneira mais ampla como diz na resposta.

"It can be as nonlinear or nonparametric as you like"

[123olivera4]

correlação não implica causalidade, mas ausência de correlação implica ausência de causalidade (ver segundo gráfico)

Cara você viu a imagem da wiki que eu acabei de colocar? A associação pode ser não linear e a correlação ser 0.

Procurando um pouco mais na wiki para ter certeza que eu não estou enganado

If X and Y are independent, then their covariance is zero.[8] This follows because under independence,


The converse, however, is not generally true. For example, let X be uniformly distributed in [−1, 1] and let Y = X2. Clearly, X and Y are dependent, but


In this case, the relationship between Y and X is non-linear, while correlation and covariance are measures of linear dependence between two variables. This example shows that if two variables are uncorrelated, that does not in general imply that they are independent. However, if two variables are jointly normally distributed (but not if they are merely individually normally distributed), uncorrelatedness does imply independence.

[123olivera4]

Vocês tão certos, mas um tá falando sobre A e outro sobre B.

123oliveira tá pensando em Pearson e o Butcher claramente tá pensando em correl. de maneira mais ampla como diz na resposta.

"It can be as nonlinear or nonparametric as you like"

Eu sei que existem diversos coeficientes de correlação e o de Pearson é só um deles, mas eu nunca tinha visto essa definição de correlação

[Klimt]

Vocês tão certos, mas um tá falando sobre A e outro sobre B.

123oliveira tá pensando em Pearson e o Butcher claramente tá pensando em correl. de maneira mais ampla como diz na resposta.

"It can be as nonlinear or nonparametric as you like"

Eu sei que existem diversos coeficientes de correlação e o de Pearson é só um deles, mas eu nunca tinha visto essa definição de correlação

99% das vezes que usarem a palavra correlação em algum livro, seminários será de Pearson.

Numa prova, com certeza a resposta seria a que você e o Foo colocaram (é uma pegadinha comum, inclusive). Mas confesso que gosto mais da resposta do cara se você pensa em correlação num sentido mais amplo.

Fora o exemplo que você deu no outro post (jointly normally distributed), duas variáveis que seguem dist. de Bernoulli também são independentes se correl. for zero.

[Klimt]

O que acharam da Amazon ampliando aqui? @FooFighters ?

Os caras do BTG já tinham falado disso bem antes, mas acabou que tempo passou e todo mundo esqueceu. E aí, qual o prazo pro MercadoLivre começar a ficar preocupado? Inicialmente, marketplace deve ser o foco e esses caras vão ser os primeiros a sentir concorrência.

Eventualmente as outras lojas vão sentir, mas acho que vão precificar bem mais suavemente. A vantagem dessas lojas é que elas tem maior contato com classes mais baixas, como os analistas tem comentado. Mas mais que isso, uma loja como MGLU tem vantagem logística absurda por ter lojas espalhadas por todo Brasil que funcionam como pontos de distribuição. Isso dá vantagens e acho que vamos ter brigas boas. Com certeza esses caras não vão chegar sobrando aqui.

No entanto, uma coisa boa que o pessoal da Amazon parece ter de bom é que eles não são chorões. É muito comum ver executivos reclamando das condições aqui no Brasil, tributária, logística, etc...
Esses caras tão sempre super otimistas nas entrevistas, buscando resolver complicações e minimizam problemas mostrando que tem países até mais difíceis que Brasil, etc...

E acho que não vão chegar com mentalidade Walmart aqui. Quando chegaram aqui vendiam taco de beisebol nas lojas físicas, tinha administração gringa e entendiam porra nenhuma do país. Acho que eles tem uma capacidade de se adaptar e evoluir maior.

Quem vai sofrer mais com Amazon aqui na opinião de vocês?

[FooFighters]

Vocês tão certos, mas um tá falando sobre A e outro sobre B.

123oliveira tá pensando em Pearson e o Butcher claramente tá pensando em correl. de maneira mais ampla como diz na resposta.

"It can be as nonlinear or nonparametric as you like"

Eu sei que existem diversos coeficientes de correlação e o de Pearson é só um deles, mas eu nunca tinha visto essa definição de correlação

99% das vezes que usarem a palavra correlação em algum livro, seminários será de Pearson.

Numa prova, com certeza a resposta seria a que você e o Foo colocaram (é uma pegadinha comum, inclusive). Mas confesso que gosto mais da resposta do cara se você pensa em correlação num sentido mais amplo.

Fora o exemplo que você deu no outro post (jointly normally distributed), duas variáveis que seguem dist. de Bernoulli também são independentes se correl. for zero.

Como assim correlação num sentindo mais amplo?

[Mota Offspring]

isso é o mesmo que falar "a tecnologia dos torrents é imparável, no futuro ninguém mais pagará por nenhum conteúdo"

na prática não é bem assim né, haverá um esforço global para criminalizar as criptos certamente ao mesmo tempo que os bancos vão lançar as próprias criptos pra se adaptar

melhor do que imprimir dinheiro é adicionar zeros a direita num computador

[FooFighters]

O que acharam da Amazon ampliando aqui? @FooFighters ?

Os caras do BTG já tinham falado disso bem antes, mas acabou que tempo passou e todo mundo esqueceu. E aí, qual o prazo pro MercadoLivre começar a ficar preocupado? Inicialmente, marketplace deve ser o foco e esses caras vão ser os primeiros a sentir concorrência.

Eventualmente as outras lojas vão sentir, mas acho que vão precificar bem mais suavemente. A vantagem dessas lojas é que elas tem maior contato com classes mais baixas, como os analistas tem comentado. Mas mais que isso, uma loja como MGLU tem vantagem logística absurda por ter lojas espalhadas por todo Brasil que funcionam como pontos de distribuição. Isso dá vantagens e acho que vamos ter brigas boas. Com certeza esses caras não vão chegar sobrando aqui.

No entanto, uma coisa boa que o pessoal da Amazon parece ter de bom é que eles não são chorões. É muito comum ver executivos reclamando das condições aqui no Brasil, tributária, logística, etc...
Esses caras tão sempre super otimistas nas entrevistas, buscando resolver complicações e minimizam problemas mostrando que tem países até mais difíceis que Brasil, etc...

E acho que não vão chegar com mentalidade Walmart aqui. Quando chegaram aqui vendiam taco de beisebol nas lojas físicas, tinha administração gringa e entendiam porra nenhuma do país. Acho que eles tem uma capacidade de se adaptar e evoluir maior.

Quem vai sofrer mais com Amazon aqui na opinião de vocês?

Eu fico muito feliz com a chegada da Amazon aqui, acho que vão fazer surgir gestões mais profissionais nos competidores principalmente em Logística e Tecnologia.

Mesmo com todos os problemas do Brasil, de infraestrutura e tudo mais, a maneira como fazemos logística aqui é bem ultrapassada e dava pra fazer muito melhor IHMO.

Além disso, ter uma boa infra logística como a MGLU não necessariamente implica que eles conseguem explorar o real potencial deles. E nem sempre ter nível de serviço muito alto é coisa boa e acho que a Amazon é excelente nisso, eles realmente sabem fazer as relações entre estoque, nível de serviço e tempo de entrega, coisas que a maioria das empresas BR não faz muito bem.

Pra mim, os sofredores serão os que possuem boas fonte de receita com eletrônicos (me parece que as maiores fontes de receita da Amazon é em eletrônicos), pois eles são mestres em vender esse tipo de produto e com preços muito bons.

E eles vem logo em plena Black Friday pra dar aquela intimidada nos concorrentes, pegar os dados de mercado e operacionalizar com muito mais eficiência.

Enfim, eu sou um pouco biased pra falar da Amazon, é uma empresa que eu gosto como consumidor, startupeiro, data scientist e entre outros