Disciplina

Área

Área Científica de Probabilidades e Estatística > Probabilidades e Estatística

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Nível

Testes (50%) + Projeto Computacional (50%).

Tipo

Não Estruturante

Regime

Semestral

Carga Horária

1º Semestre

1.0 h/semana

119.0 h/semestre

Objectivos

Ganhar exposição aos métodos de análise multivariada mais comuns e obter o conhecimento necessário para efectuar interpretações adequadas de dados multivariados, em particular para compreender a estrutura que lhe está subjacente, e seleccionar os métodos de análise apropriados.

Programa

Introdução à análise multivariada. Estatística descritiva para dados multivariados. Distribuição normal e multinomial multivariada e problemas de inferência associados. Análise discriminante e análise de variáveis canónicas. Análise de componentes principais. Análise de clusters. Multidimensional scaling.

Metodologia de avaliação

Testes (50%) + Projeto Computacional (50%).

Pré-requisitos

Componente Laboratorial

Realização de trabalhos laboratoriais realizados com auxílio do R (ou equivalente).

Princípios Éticos

Todos os membros de um grupo são responsáveis pelo trabalho do grupo. Em qualquer avaliação, todo aluno deve divulgar honestamente qualquer ajuda recebida e fontes usadas. Numa avaliação oral, todo aluno deverá ser capaz de apresentar e responder a perguntas sobre toda a avaliação.

Componente de Programação e Computação

Os trabalhos laboratoriais envolvem todos programação em R. A percentagem de avaliação nesta componente é de 50%.

Componente de Competências Transversais

Pensamento Crítico e Inovador – A realização do projecto envolve componentes de pensamento estratégico, pensamento crítico, criatividade, e estratégias de resolução de problemas, sem avaliação explícita. Competências Intrapessoais – A realização do projecto envolve componentes de produtividade e gestão de tempo, gestão de stress, proatividade e espírito de iniciativa, motivação intrínseca e tomada de decisão, sem avaliação explícita. Competências Interpessoais – Na avaliação do relatório do projecto, 10% da classificação é atribuída à forma do relatórios e 10% da classificação é atribuída à apresentação oral e discussão do projecto.

Bibliografia

Principal

Applied Multivariate Statistical Analysis

R. A. Johnson and D. W. Wichern

2007

Sixth Edition, Prentice-Hall, New Jersey


Secundária

An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R

B. Everitt and T. Hothorn

2011

Springer, New York


Applied Multivariate Statistical Analysis

W. K. Hardle and L. Simar

2019

5th Ed., Springer


Modern Multivariate Statistical Techniques: Regression, Classification, and Manifold Learning

A. J. Izenman

2008

Springer


An Introduction to Statistical Learning with Applications in R

G. James, D. Witten, T. Hastie, and R. Tibshirani

2013

Springer, NY, (Corrected at 8th printing 2017).


Machine Learning: A Probabilistic Perspective

P. Murphy

2012

The MIT Press, Cambridge


Methods of Multivariate Analysis

A. C. Rencher

2012

3rd edition, Wiley, New York


Multivariate Observations

G. A. F. Seber

1984

John Wiley, New York