A análise estatística de dados de interação ou grafos começou com o estudo de pequenas redes (da ordem de algumas dezenas de nós) na década de 1960 nas Ciências Sociais e atualmente apresenta um forte desenvolvimento em campos muito variados (biologia, ciências sociais, ciências da comunicação,
etc.) com dados de tamanho muito maior (algumas centenas, milhares ou até milhões de nós). Começaremos apresentando os grafos aleatórios que são o objeto matemático subjacente e o armazenamento computacional de dados (matrizes de adjacência ou listas de vizinhos).
Apresentaremos então as estatísticas descritivas das redes (componentes conexas, diâmetro, graus, contagens de padrões, coeficiente de agrupamento, etc) bem como o problema de visualização de dados. Por fim, abordaremos o tema da classificação de nós (algoritmos espectrais, detecção de comunidades, etc.).
O curso é uma mistura de aulas teóricas e práticas com manipulação de dados no software R.
Pré-requisito: Noções fundamentais de probabilidade e estatística. Conhecimento básico de R.
Apresentaremos então as estatísticas descritivas das redes (componentes conexas, diâmetro, graus, contagens de padrões, coeficiente de agrupamento, etc) bem como o problema de visualização de dados. Por fim, abordaremos o tema da classificação de nós (algoritmos espectrais, detecção de comunidades, etc.).
O curso é uma mistura de aulas teóricas e práticas com manipulação de dados no software R.
Pré-requisito: Noções fundamentais de probabilidade e estatística. Conhecimento básico de R.
- Docente: Florencia Graciela Leonardi