Análise de Preços de Maçã e Regressão Linear

Este notebook Jupyter (executado no Google Colab) realiza uma análise exploratória de dados de preços de maçã de várias cidades e aplica regressão linear para modelar a tendência de preços.

Conteúdo

1. Carregamento e Inspeção Inicial dos Dados: Carrega dados de preços de maçã de um arquivo CSV e realiza verificações básicas de estrutura com NumPy.
2. Preparação dos Dados: Transpõe o conjunto de dados para facilitar a manipulação e extrai dados específicos para datas e preços por cidade.
3. Tratamento de Valores Ausentes: Identifica e preenche valores NaN (Not a Number) nos dados de preço usando uma média simples.
4. Visualização Básica: Plota séries temporais de preços para entender tendências iniciais usando Matplotlib.
5. Análise de Regressão Linear:
   • Calcula os coeficientes (inclinação 'a' e intercepto 'b') de uma linha de regressão linear para os dados de preço de Moscou usando o método dos mínimos quadrados.
   • Avalia o ajuste do modelo de regressão linear calculando a norma euclidiana (distância L2) entre os dados reais e a linha de regressão.
   • Visualiza a linha de regressão e faz previsões/extrapolações.
6. Geração e Avaliação de Múltiplos Modelos Lineares:
   • Gera vários modelos lineares com diferentes inclinações aleatórias.
   • Calcula a norma euclidiana para cada um desses modelos para comparar seu ajuste aos dados.
7. Salvamento dos Dados: Salva os resultados das normas e coeficientes angulares em um arquivo CSV.

Bibliotecas Utilizadas

• numpy: Para operações numéricas e manipulação de arrays.
• matplotlib.pyplot: Para criação de gráficos e visualizações.

Como Usar

Para executar este notebook:

1. Abra-o no Google Colab ou em qualquer ambiente Jupyter.
2. Execute as células sequencialmente para carregar, processar, analisar e visualizar os dados.

Resultados Principais

O notebook demonstra como:

• Carregar e preparar dados de séries temporais usando NumPy.
• Identificar e tratar valores ausentes.
• Aplicar regressão linear para modelar tendências de dados.
• Avaliar a qualidade do ajuste de um modelo linear usando a norma euclidiana.
• Comparar diferentes modelos lineares gerados aleatoriamente.