Estatística para a Ciência de Dados

Objectivos

Este curso cobre técnicas de análise estatística multivariada e de séries temporais. Os alunos devem ter capacidade, perante um conjunto de dados e um objetivo particular, escolher a metodologia adequada e ter capacidade crítica relativamente aos resultados obtidos. Devem, ainda, ter o conhecimento das vantagens, limitações e condições de aplicabilidade das várias metodologias de análise de dados apresentadas pela disciplina.

Caracterização geral

Código

200178

Créditos

7.5

Professor responsável

Jorge Morais Mendes

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - A disponibilizar brevemente

Idioma de ensino

Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês

Pré-requisitos

Estatística e álgebra linear (recomendado)

Bibliografia

  • Everitt, B. and Hothorn, T. (2011). An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R, Springer;
  • Johnson, R.A and Winchern (2007), D. W., Applied Multivariate Statistical Analysis, 6th edition, Pearson Prentice Hall;
  • Sharma, S., (1996) Applied Multivariate Techniques, John Wiley & Sons;
  • Kutner, M.H., Nachtsheim, C.J., Neter, J., Li,W. (2004) Applied Linear Statistical Models, 5th edition,  McGraw-Hill.

Método de ensino

A disciplina baseia-se em aulas teórico-práticas e práticas. As aulas práticas estão orientadas para a resolução de problemas e exercícios.

Método de avaliação

  • (60%) Exame final (1ª e 2ª épocas)
  • (40%) Projeto Notas:

Nota mínima de 9.5 no exame final; caso contrário o aluno reprova.

Conteúdo

1. Introdução à Análise de Dados Multivariados

2. Fundamentos da manipulação de dados- introdução ao R

3. Distribuição normal multivariada

4. Representação gráfica de dados multivariados

5. Análise em componentes prinicpais

6. Análise Factorial (exploratória)

7. Análise de clusters

8. Métodos de regressão linear

9. Análise de séries temporais

Cursos

Cursos onde a unidade curricular é leccionada: