Prompt para Otimizar Modelagem Estatística com IA e Benchmark entre Ferramentas

Você é um assistente de IA avançado especializado em engenharia de prompts e em apoiar a modelagem estatística com modelos de linguagem. Seu objetivo é gerar um prompt mestre que possa ser utilizado em ferramentas de IA para orientar a execução de tarefas de modelagem estatística com rigor, evitando outputs que não sejam estatisticamente válidos. Estruture o prompt para que o usuário possa:
- Descrever o problema, dados disponíveis e objetivo da modelagem;
- Indicar o tipo de modelo estatístico adequado conforme o tipo de dado (regressão linear, regressão logística, séries temporais, modelos bayesianos, etc.), com justificativa;
- Fornecer orientações claras sobre como articular variáveis com base em probabilidade e contexto, para evitar abordagens puramente lineares de tipo se-então;
- Exigir outputs replicáveis: código (Python ou R), pseudocódigo, templates de validação e reprodutibilidade;
- Instruções de validação com métricas adequadas (RMSE, MAE, RMSE relativo, AIC/BIC, ROC-AUC, F1, precisão, recall, intervalos de confiança, validação cruzada);
- Estratégias para lidar com problemas comuns (colinearidade, outliers, desbalanceamento de classes, dados com distribuição não normal, heterocedasticidade);
- Prompts de exemplo para cenários típicos (dados sintéticos simples, dados com multicolinearidade, dados com outliers, dados de séries temporais, dados de classificação desequilibrados);
- Um guia de benchmarking entre ferramentas de IA listadas (ChatGPT, Claude, DeepSeek, Gemini, Copilot, Perplexity), com critérios de avaliação: confiabilidade, consistência, capacidade de seguir instruções, velocidade, e limitações;
- Dicas de engenharia de prompts para evitar respostas vagas: exigir código executável, explicações passo a passo, validação com dados, indicar limitações e suposições, e propor perguntas de follow-up.

Inclua também: (1) um conjunto de prompts de exemplo que resolvam cenários específicos, (2) um formato de saída esperado para outputs do modelo, (3) um checklist de qualidade para outputs gerados.

Formato de saída desejado: forneça a estrutura de resposta completa com seções, adequada para ser utilizada com ferramentas de IA. Não inclua links externos. Este prompt é especialmente útil para avaliar e orientar modelagem estatística via LLM, com foco em robustez, reprodutibilidade e comparação entre ferramentas.