Disciplina Curricular
Análise Exploratória de Dados Multivariados AEDM
Licenciatura Bolonha em Biologia - 4_Plano 2015/16 a 2022/23
Contextos
Grupo: 4_Plano 2015/16 a 2022/23 > 1º Ciclo > Ramos > Ramo de Biologia Molecular e Genética com Minor em Estatística e Investigação Operacional > Optativas > 3º ano > 550_Minor em Estatística e Investigação Operacional
Período:
Grupo: 4_Plano 2015/16 a 2022/23 > 1º Ciclo > Ramos > Ramo de Biologia Evolutiva e do Desenvolvimento com Minor em Estatística e Investigação Operacional > Optativas > 3º ano > 550_Minor em Estatística e Investigação Operacional
Período:
Grupo: 4_Plano 2015/16 a 2022/23 > 1º Ciclo > Ramos > Ramo de Biologia Celular e Biotecnologia com Minor em Estatística e Investigação Operacional > Optativas > 3º Ano > 550_Minor em Estatística e Investigação Operacional
Período:
Grupo: 4_Plano 2015/16 a 2022/23 > 1º Ciclo > Ramos > Ramo de Biologia Ambiental com Minor em Estatística e Investigação Operacional > Optativas > 3º Ano > 550_Minor em Estatística e Investigação Operacional
Período:
Peso
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Pretende-se que o estudante aprenda, fundamentalmente, os princípios gerais de análise exploratória de dados estatísticos multivariados, tanto do ponto de vista teórico como prático. Deve também adquirir a capacidade de executar e interpretar as metodologias abordadas, sem e com o auxílio de software estatístico R.
Programa
1 - Introdução. Noções Gerais de Estatística Multivariada. Estatísticas mais utilizadas em Análise de Dados Multivariados. 2 - Análise exploratória inicial de dados multivariados. Representação gráfica de dados multivariados. 3 - Análise em Componentes Principais: Definição e principais propriedades das componentes principais; Estimação das componentes principais; Redução de dimensionalidade; Interpretação de uma componente principal; Representações Gráficas; Exploração dos meios computacionais; Exemplos de aplicação. 4 - Análise Classificatória: Generalidades; Semelhanças e Dissemelhanças; Métodos Gráficos; Métodos hierárquicos; Métodos não hierárquicos; Validação de uma classificação; Exploração dos meios computacionais; Exemplos de aplicação. Referência a outros métodos de Análise de Dados Multivariados.
Métodos de ensino e avaliação
No moodle será disponibilizado todo o material de apoio relativo às aulas teóricas e teórico-práticas. Nas aulas teórico-práticas o software utilizado para a resolução de exercícios será o R. Avaliação: 1 - Avaliação contínua: realização de dois testes, um a meio e outro no fim do semestre. A nota final será igual à média aritmética das notas obtidas nas fichas. Os alunos que obtenham nota final superior ou igual a 9.5 ficarão aprovados, ficando dispensados da realização de exame final. Todos os alunos podem realizar a 1º teste, mas só poderão realizar o 2º os alunos que tenham obtido nota igual ou superior a 8 valores no teste anterior. 2 - Exame