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
- Slides das apresentações. [Aqui]
- Análise de Componentes Principais – Abordagem Matricial [Aqui]
- 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.
- Scripts:
- Análise exploratória de dados multivariados. [Aqui]
- Conjuntos de dados:
- Material Suplementar:
- Linguagem R:
- Table of useful R commands. [Aqui]
- How to get help in R? Documentation available for R package.
- The R Project for Statistical Computing. Página do Projeto R. Download do programa e material de apoio.
- Introdução à Linguagem R. Página wiki para Pós-Graduandos em Ecologia e áreas afins.
- Introdução ao uso do programa R, de Victor Lemes Landeiro.
- Quick-R. Accessing the power of R.
- An Introduction to R. Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics.
- R materials available on the web. R courses and learning materials, Statistics courses using R, Graphics in R, Programming with R, etc.
- Introductory Statistics with R, Peter Dalgaard.
- R Graphical Manual. Navegação pelos gráficos gerados pelas funções.
- 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).