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 Mais algumas funções de SQL: IN ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Queremos seleccionar livros onde o último nome do autor seja Gaiman, Lahiri ou Carver:   select title, author_lname   from books   where author_lname in ('Gaiman','Lahiri','Carver') NOT IN --------------------------------------------------------------------------------------------------------- Aqui queremos seleccionar os livros que não sejam de 2000 ou 2005:   select title, released_year   from books   where released_year not in (2000,2005) Modular % ------------------------------------------------------------------------------------------------------- E se quisermos todos os livros editados depois de 2000 e que acabem em anos pares ?   select title, released_year   from books   where released_year >= 2000 and         released_year %2 = 0   order by rel...

 Vamos continuar com as funções do NUMPY: LEN ---------------------------------------------------------------------------------------------------- Imaginemos que temos o seguinte array: import numpy as np -- importamos o Numpy lista = [1,2,3,4] -- criamos uma lista y = np.array(lista) -- transformamos a lista num array Agora queremos saber quantos elementos tem esse array: len(y) Podemos verificar que o array y tem 4 elementos: 1,2,3 e 4 SHAPE ------------------------------------------------------------------------------------------------ Imaginemos agora que queremos saber a forma do mesmo array. Neste caso, para o nosso array y, apenas teremos uma pois é unidimensional: np.shape(y) Podemos ver que tem apenas uma dimensão. Mas e se tivermos um array com 2 dimensões ? z = np.array([[1,2],[3,4]]) -- aqui definimos um array com 2 dimensões Como podemos ver, agora o output de np.shape(z) é 2,2 . 2 elementos horizontais por 2 verticais.  RESHAPE -----------------------------------...

 Hoje queria resumir um pouco os testes não paramétricos. Estes testes são utilizados sempre que a distribuição das variáveis não é normal ou aproximadamente normal. Podemos também utilizá-los em todo o tipo de variáveis, e não precisam de pressupostos: O que vamos avaliar nestes testes é a forma da distribuição dos valores. Em função da variável vamos escolher o teste que iremos aplicar. Estes testes não paramétricos não são tão precisos como os paramétricos portanto devemos sempre tentar usar os segundos sempre que possível. Teste de ajustamento do Qui Quadrado ------------------------------------------------------------------------ Este teste é utilizado para testar a aderência de uma variável qualitativa a uma distribuição conhecida. Hipóteses: H0: a variável segue determinada distribuição conhecida Ha: a variável não segue determinada distribuição conhecida Pode ser utilizado com variáveis nominais ou ordinais, sendo o único em que podemos usar uma variável nominal. Vamos ent...