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Análise Multivariada

 

Aos Alunos

Aqui, você encontra informações sobre a disciplina, tais como programa, notas de aula, atividades, roteiros de aulas práticas, lista de exercícios, conjunto de dados etc.

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Os materiais disponíveis para download serão disponibilizados no decorrer do curso e podem ser modificados até a conclusão da disciplina.

  • Programa da disciplina: [Aqui
    • Livro texto: JOHNSON, R. A.; WICHERN, D. W. Applied Multivariate Statistical Analysis. 6th. Ed. New Jersey: Prentice Hall, 2007.
    • Horários de atendimento do professor: terças e quintas, de 15h00 às 16h00. Não hesitem em procurar-me caso tenham dúvidas sobre qualquer aspecto da disciplina, avisando-me previamente de sua visita. Caso necessário, agendem atendimento em outro horário por e-mail ou em sala.
    • Objetivo do curso: O objetivo deste curso é capacitar o aluno a: manipular observações multivariadas e suas interdependências, estender ideias e técnicas univariadas, conhecer e aplicar técnicas sem similar no caso univariado.
  • Material de apoio:
    • Introdução. [Aqui
    • Representação de Dados Multivariados. [Aqui]
    • Análise de Componentes Principais
    • Distribuições de Probabilidade Multivariadas
    •  Análise Fatorial
    • Análise de Conglomerados
    • Análise Discriminante
    • Análise de Correlação Canônica 
  • Listas de exercícios:
    • Lista nº 1 – Álgebra matricial. Exercícios – Johnson & Wichern: 2.4, 2.8 + 2.9, 2.12, 2.14, 2.15, 2.16 (provar que a matriz \(\mathbf{A} \mathbf{A}^\prime\) é simétrica), 2.17. Entrega em 15/08/2017.
    • Lista nº 2 – Vetores aleatórios. Exercícios – Johnson & Wichern: 2.23, 2.24 (resolver manualmente), 2.25 + 2.26, 2.27, 2.30 (resolver computacionalmente), 2.38 (resolver computacionalmente), 2.40, 2.41, 2.42 (obter computacionalmente as matrizes \(\mathbf{P}\) e \(\mathbf{V}^{1/2}\)). Entrega em 24/08/2017.
    • Lista nº 3 – Estimação de parâmetros. Exercícios – Johnson & Wichern: 3.1+3.5+3.14 (calcular manualmente), 3.8, 3.9 (efetuar matricialmente as operações), 3.12, 3.16, 3.18 + 3.19 (calcular manualmente – conferir computacionalmente cada passo), 3.20 (resolver computacionalmente). Adicional: Prove que \(\operatorname{E}(\mathbf{S}_n) = \frac{n-1}{n} \boldsymbol{\Sigma}\). Entrega em 31/08/2017. 
    • Lista nº 4 – Distribuição normal multivariada. [Aqui] Entrega em 05/09/2017. 
    • Lista nº 5 – Análise exploratória de dados. Baseando-se principalmente em visualizações gráficas, explore e analise o conjunto de dados diamonds, do pacote ggplot2. Entrega em /09/2017.
    • Lista nº 6 – Análise de componentes principais e análise fatorial. [Aqui] Entrega em 26/10/2017. 
    • Lista n° 7 – Análise de agrupamentos e discriminante. [Aqui] Entrega em 30/11/2017. novo
  • Scripts:
    • Análise exploratória de dados multivariados. [Aqui]
  • Conjuntos de dados:
  • Material Suplementar:
  • Linguagem R:
  •  Leitura recomendada:
    • MLODINOW, L. O Andar do bêbado. Rio de Janeiro: Jorge Zahar Editor, 2009. (Este livro é muito interessante, com leitura agradável e acessível).