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SME0822 - Análise Multivariada e Aprendizado Não Supervisionado (2020)
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Avisos da docente
Programa da disciplina - JupiterWeb
Apresentação da disciplina
Exercício Agrupamentos - Entrega até 02/12
Motivação
Motivação - Python
Motivação - R
Gravação Aula Aberta 27/8
Aula 1a - Organização dos dados e Análise descritiva
Aula1b - Análise descritiva em R
Aula1c - Análise descritiva em Python
Aula 2a Notação Matricial Parte 1
Aula 2b Notação Matricial Parte 2
Aula 2c Exemplo Produto Kronecker
Aula 2d Notação Matricial Python
Aula3b Propriedades dos estimadores: vetor de médias e matriz de variâncias e covariâncias amostrais
Aula 4a Distribuição normal multivariada
Aula 4b - Distribuição Normal Multivariada - Visualização em R e Python
Aula 4c - Inferência sobre um vetor de médias
Aplicação em Python rpy2 Shapiro Wilk, TLC e Teste de Hipótese (aula ao vivo 17/9)
Aula 5a Testes de hipóteses para a comparação de vetores de médias
Aula 5b - Aplicações em Python de testes de hipóteses para o vetor de médias
Aula 6a Análise de Variância Multivariada - MANOVA
Aula 6b Aplicação de MANOVA em R
Aula 6c Regressão Multivariada
Aula 6d Regressão Multivariada em R
Aula 7a Análise de Componentes Principais
Aula7b Análise de Componentes Principais PCA em Python
Aula 8a Análise Fatorial
Aula 8b Análise Fatorial - Aplicação em Python
Aula 9a Análise de Correlações Canônicas
Aula 9b Análise de Correlações Canônicas - Uma aplicação em Python
Aula 10a - Análise de Agrupamentos
Aula 10b - Análise de Agrupamentos - Aplicação em Python
Aula10c Análise de Agrupamentos - Um exemplo passo a passo "feito à mão"
Aula10d - Análise de Agrupamentos - Uma aplicação rápida em R
Aula 11a Análise discriminante linear
Aula 11b Função de discriminação logística
Aula com a monitora Milene - Análise discriminante logística
Aula 11c - Análise discriminante linear - Exemplo
Aula11d Análise discriminante Linear - Uma aplicação em Python
Aula 12a Análise de Correspondência
Aula 12b - Análise de Correspondência - Aplicação Python
Aula 12c Análise de Correspondência
Aula 12d Análise de Correspondência - Um exemplo Sueli Mingoti
Aula 12e - Análise de Correspondência - Um exemplo em R
Aula 1 Análise descritiva
Aula 2 Notação Matricial
Aula 2c Exemplo Produto de Kronecker
Aula 3a Vetores aleatórios
Aula 3b Propriedades dos estimadores
Aula 4a Distribuição Normal multivariada
Aula 4c Inferência sobre a média
Aula 5a Testes de Hipóteses
Aula 6a Análise de variância multivariada - MANOVA
Aula 6c Regressão Multivariada
Aula 7a Análise de Componentes Principais
Aula 8a Análise Fatorial
Aula 9a Análise de Correlações Canônicas
Aula 10 - Análise de Agrupamentos
Aula 11a - Análise discriminante Linear
Aula 11b - Função de discriminação logística
Aula 11c - Análise discriminante linear - Um exemplo "feito à mão"
Aula 12a Análise de Correspondência
Aula 1 - Análise descritiva
Aula 2 - Correlação e Produto de Kronecker
Aula 4b - Visualização - Distribuição Normal Multivariada em R
Aula 6b MANOVA em R
Aula 6d Regressão Multivariada em R
Aula ao vivo - Análise de Componentes Principais em R
Aula 8c Análise Fatorial MBA car
Aula10d - Análise de Agrupamentos - Uma aplicação rápida em R
Código análise discriminante
Aula 12c Análise de correspondência - Uma aplicação em R
Aula 1. Análise descritiva
Aula 2. Notação Matricial Python
Aula 4b - Visualização - Distribuição Normal Multivariada em Python
Aula 4d - Teorema Limite Central em Python
Aula 5b Aplicações em Python de testes de hipóteses para o vetor de médias
Aula 6e - MANOVA em Python (link)
Aula 7b Análise de Componente Principais PCA em Python
Aula 8b - Análise Fatorial - Aplicação em Python
Aula 9b Análise de Correlações Canônicas - Uma aplicação em Python
Aula 10b - Agrupamentos - Aplicação em Python
Aula 11d: Análise discriminante linear - Aplicação em Python
Aula 12b Análise de correspondência - Uma aplicação em Python
Aula 7 ACP
banco.csv
Dados decathlon
Dados Substancias
Dados cereais - Aula 8
Dados MBA car (csv)
Dados MBA car (sav)
Dados Análise Discriminante
Aula Prática 1 - 15/10/2020
Aula prática - Análise Discriminante - 26/11/2020
Aula3b Propriedades dos estimadores: vetor de médias e matriz de variâncias e covariâncias amostrais ►