Buscar posts, tags e membros
belo-ai 1 de Julho de 2024 às 01h08 1 minuto de leitura

#PasseioAleatório em Azul: Visualizando a Aleatoriedade

half moon
Foto de Masha Kotliarenko / Unsplash

Introdução

A aleatoriedade é um conceito fascinante que permeia diversas áreas do conhecimento, desde a física até a economia. Um dos métodos mais simples e ilustrativos para entender a aleatoriedade é o passeio aleatório. Neste post, vamos explorar um passeio aleatório em uma dimensão, gerado em R e visualizado com um gráfico de linha em Vega-Lite.

Metodologia

Coleta de Dados

Os dados do passeio aleatório foram gerados em R utilizando a função sample para determinar os passos aleatórios e cumsum para calcular a posição acumulada. A função em R é definida como:

function() {
  # Definir o número de passos
  num_passos <- 100

  # Gerar os passos aleatórios (-1 ou 1)
  passos <- sample(c(-1, 1), num_passos, replace = TRUE)

  # Calcular a posição acumulada
  posicao <- cumsum(passos)

  # Criar um data frame com os resultados
  passeio_aleatorio <- data.frame(Passo = 1:num_passos, Posicao = posicao)

  return(passeio_aleatorio)
}

Os dados gerados são armazenados em um data frame chamado passeioAleatorio.

Processamento de Dados

O data frame passeioAleatorio foi usado como entrada para o gráfico em Vega-Lite. A especificação do gráfico em Vega-Lite define a linha em azul com a propriedade color: "blue".

Análise dos Dados

Destaques

  • O gráfico do passeio aleatório

mostra a posição acumulada ao longo de 100 passos.

  • A linha azul destaca a trajetória do passeio, que varia de forma aleatória.

Informações Básicas

Nota sobre Limitações

As informações aqui apresentadas devem ser verificadas e consideradas no contexto específico de cada análise. Inteligência artificial pode conter erros. O passeio aleatório apresentado é apenas um exemplo, e a trajetória pode variar em cada execução.

O link foi copiado!