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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
 
Matemática Aplicada e Estatística
 
Disciplina: SME0822 - Análise Multivariada
Multivariate Analysis

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 60 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2013 Desativação: 31/12/2019

Objetivos
Estudo de métodos multivariados de análise de dados. Análise de variância multivariada. Regressão linear multivariada. Análise de componentes principais. Análise fatorial. Análise de correlação canônica. Análise de correspondência.
 
Presentation of some methods for analyzing multivariate data.
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
3455521 - Cibele Maria Russo Novelli
 
Programa Resumido
Teste normalidade multivariada.
 
 
 
Programa
Vetores aleatórios. Média e matriz de covariâncias amostrais. A distribuição normal multivariada. Teste de normalidade multivariada. Inferências sobre um vetor de médias. Análise de variância multivariada. Regressão linear multivariada. Análise de componentes principais. Análise fatorial (discriminação e classificação). Análise de correlação canônica. Análise de correspondência.
 
Random vectors. Sample mean vector and sample covariance matrix. Graphical representation of multivariate data. The multivariate normal distribution. Tests of normality. Inferences about a mean vector. Multivariate analysis of variance. Multivariate linear regression model. Principal components analysis. Factor analysis. Discriminant analysis. Cluster analysis. Canonical correlation analysis. Correspondence analysis.
 
 
Avaliação
     
Método
Exposição teórica com vistas aos objetivos aplicativos da matéria, seguida de exercícios e trabalhos práticos dentro e fora da classe.
Critério
Média ponderada das provas.
Norma de Recuperação
RNúmero de provas: no mínimo uma (01) e no máximo duas (02) provas.
Critério de aprovação: a nota final (MF) do aluno que realizou provas de recuperação dependerá da média do semestre (MS) e da média das provas de recuperação (MR), como segue:
• MF = 5 se 5 <= MR <= (10 - MS)
• MF = (MS + MR) / 2 se MR > (10 - MS)
• MF = MS se MR< 5
 
Bibliografia
     
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
 

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