Quais são alguns dos últimos desenvolvimentos e tendências na pesquisa e prática de MEV?

1 MEV Bayesiana

A MEV bayesiana é uma abordagem alternativa à MEV que usa inferência bayesiana em vez de inferência frequentista. A inferência bayesiana permite incorporar conhecimento prévio e incerteza em seu modelo, e obter distribuições posteriores e intervalos confiáveis para seus parâmetros. A MEV bayesiana também pode lidar com modelos complexos que são difíceis ou impossíveis de estimar com métodos frequentistas, como modelos com dados não normais, dados faltantes, amostras pequenas ou muitos parâmetros. O MEV bayesiano requer que você especifique distribuições prévias para seus parâmetros, que podem ser informativos ou não, e use softwares como Mplus, R ou Stan para executar algoritmos de Monte Carlo de cadeia de Markov (MCMC) para obter amostras posteriores.

3 MEV com desfechos categóricos

A MEV com resultados categóricos é uma técnica que pode manipular dados que não são contínuos, como dados binários, ordinais, nominais ou de contagem. A MEV com resultados categóricos permite modelar as relações entre suas variáveis usando variáveis de resposta latentes, limiares ou funções de link e testar os efeitos de covariáveis, mediadores ou moderadores em seus resultados. A MEV com resultados categóricos também pode lidar com modelos complexos, como modelos com múltiplos desfechos, classes latentes ou distribuições de mistura. A MEV com resultados categóricos requer que você especifique a distribuição e a medição de suas variáveis e use softwares como Mplus, R ou EQS para estimar seu modelo.

4 SEM com aprendizado de máquina

SEM com aprendizado de máquina é uma técnica que combina os pontos fortes de SEM e aprendizado de máquina para analisar dados complexos e de alta dimensão. O SEM com aprendizado de máquina permite que você use métodos de aprendizado de máquina, como regularização, seleção de variáveis, clusterização ou redução de dimensão, para aprimorar a especificação, estimativa ou avaliação do modelo de SEM. O SEM com aprendizado de máquina também pode lidar com dados barulhentos, esparsos ou não lineares e pode melhorar o desempenho preditivo e a interpretabilidade do seu modelo. O SEM com aprendizado de máquina requer que você use software como R, Python ou TensorFlow para integrar algoritmos de aprendizado de máquina em sua estrutura de SEM.

5 SEM com big data

SEM com big data é uma técnica que pode lidar com dados que são grandes em volume, variedade ou velocidade, como dados de mídias sociais, análise da web ou sensores. O SEM com big data permite que você use computação paralela, computação distribuída ou computação em nuvem para acelerar sua análise de SEM e use mineração de dados, mineração de texto ou análise de sentimento para extrair informações úteis de seus dados. O SEM com big data também pode lidar com dados dinâmicos, heterogêneos ou não estruturados e pode revelar novos insights e padrões a partir de seus dados. O SEM com big data requer que você use softwares como Hadoop, Spark ou AWS para gerenciar e processar seus dados.

6 Veja o que mais considerar

Este é um espaço para compartilhar exemplos, histórias ou insights que não se encaixam em nenhuma das seções anteriores. O que mais gostaria de acrescentar?