Plano de Estudos
Análise de Dados Multivariados ADMul
Contextos
Groupo: 1_MCD 2018/19 a 2026/27 > 2º Ciclo > Parte Escolar > Opcionais > 733 - MCD - Grupo 4
Groupo: 1_MCD 2018/19 a 2026/27 > 2º Ciclo > Parte Escolar > Opcionais > 730 - MCD - Grupo 1
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Investigadores das mais variadas áreas da ciência precisam frequentemente de trabalhar com medidas relativas à observação de diversas variáveis, isto é, com dados multivariados. O objetivo da disciplina é apresentar e aplicar métodos de estatística multivariada, de modo a fornecer-lhes os conhecimentos necessários a poderem saber escolher as metodologias apropriadas, entender as suas potencialidades e as suas fraquezas e interpretar correctamente os resultados obtidos.
Programa
1. Introdução: Aplicações de técnicas multivariadas; Representação de dados multivariados; Representações gráficas de dados multivariados. 2. Análise em Componentes Principais (ACP): Conceitos gerais; Construção das componentes principais; Redução de dimensionalidade; Principais propriedades das componentes principais; Interpretação das componentes principais e das correspondentes representações gráficas; ACP no software R e extensões de ACP. 3. Análise Factorial (AF): Conceitos gerais; Estimação dos loadings; Validação do modelo; Redução de dimensionalidade; Interpretação e rotação dos factores; Comparação de ACP com AF. 4. Análise Classificatória (AC): Medidas de semelhanças e dissemelhanças; Métodos hierárquicos; Métodos não hierárquicos; Representações gráficas; técnicas para a escolha óptima de grupos. 5. Análise de Dados Categorizados: Tabelas de Contingência: testes de independência e de homogeneidade; Análise da dependência entre variáveis.
Método de 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. A avaliação é realizada de duas formas: Avaliação contínua:Projecto (40%) + Exame (60%) ou Exame final (100%). Note-se: na avaliação contínua o aluno terá de obter classificação igual ou superior a 8 valores e na avaliação por exame final será aprovado com classificação superior ou igual a 9.5 valores.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 140.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Introduction to Multivariate Analysis: Chatfield, C.; Collins, A.J. 1980 Chapman and Hall, London
- The Analysis of Contingency Tables : Everitt, B.S. 1977 Chapman and Hall, London.Everitt, B.S.
- Applied Multivariate Data Analysis. : Everitt, B.S.; Dunn, G. 1991 Edward Arnold
- Cluster Analysis. Arnold, London: Everitt, B.S.; Landau, S.; Leese, M. 2001 Arnold, London
- Analysis of Ordinal Categorical Data: Agresti, A. 1984 John Wiley & Sons, Inc. New York
- Categorical Data Analysis: Agresti, A. 1990 John Wiley & Sons, Inc. New York
- Applied Multivariate Data Analysis (Vol.II). Springer-Verlag, New-York.: Jobson, J.D. 1992 Springer-Verlag, New-York
- Methods of Multivariate Analysis. John Wiley & Sons, New York: Rencher, A.C. 1995 John Wiley & Sons, New York
- Applied Multivariate Statistical Analysis: R.A. Johnson and D.W. Wichern 2007 Prentice-Hall, New Jersey
Secundária
- Cópias dos slides projectados nas aulas e outros elementos de estudo : Responsável das aulas teóricas 2018/19 http://moodle.fc.ul.pt