Estudo de métodos multivariados de análise de dados e de aprendizado não supervisionado. Análise de variância multivariada. Análise de componentes principais. Análise fatorial. Análise de Agrupamentos Análise de correlação canônica. Análise de correspondência.
Inferência para distribuições multivariadas, técnicas de redução de dimensão e Análise de agrupamentos.
Vetores aleatórios. Vetor de médias e matriz de covariâncias amostrais. Visualização de dados multivariados Distribuição normal multivariada e verificação de normalidade multivariada. Análise de variância multivariada. Métodos de redução de dimensionalidade: análise de componentes principais, análise fatorial, análise de correlação canônica e análise de correspondência. Análise de agrupamentos (clustering): K-médias e técnicas de agrupamento hierárquico.
Livro Texto: - Friedman, J., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2001). The elements of statistical learning. New York, NY, USA:: Springer Series in Statistics. - James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An introduction to statistical learning (with applications in R). New York: springer. - Johnson, R. A. and Wichern, D. W. Applied Multivariate Statistical Analysis. 5th edition. Prentice-Hall Bibliografia Complementar: - Chatfield, C., & Collins, A.J, 1980. Introduction to multivariate analysis. Chapman&Hall/CRC. - Géron, A. (2017). Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow: concepts, tools, and techniques to build intelligent systems. O'Reilly Media, Inc.. - Mardia, K. V., Kent, J. T. and Bibby, J. M. (1979). Multivariate Analysis. Academic Press. - Hair, J. F., Tatham, R. L., Anderson, R. E. and Black, W. (1998). Multivariate Data Analysis, 5th edition, Prentice Hall. - Greenacre, M. J. (1984). Theory and Applications of Correspondence Analysis. London: Academic Press. - Mingoti, S. A. (2005). Análise de Dados Através de Métodos de Estatística Multivariada: Uma Abordagem Aplicada. Belo Horizonte: UFMG
