MAT 3 06 - Análise de Dados Multivariados

Regente

Objectivos

Dotar os alunos dos conhecimentos que permitem trabalhar com as técnicas multivariadas mais frequentemente utilizadas na abordagem estatística de bases de dados com grandes quantidades de informação referente à observação de um número elevado de variáveis. Domínio de software estatístico. Aplicação dos conhecimentos adquiridos a uma situação profissional concreta como componente da avaliação da cadeira.

Sinopse

Introdução: Preparação de uma base de dados e tratamento dos dados até à abordagem multivariada. Regressão Múltipla: o modelo linear generalizado; hipóteses subjacentes; estimação de parâmetros; selecção de variáveis; análise dos resíduos e influência; modelos linearizantes; variáveis dummy. Regressão Logística: modelos simples e múltiplo; estratégias e métodos para a construção do modelo; interpretação dos coeficientes do modelo; ajustamento do modelo. Análise em Componentes Principais: Caracterização da primeira componente principal; generalização a r componentes principais; scores das componentes principais; as várias formas de X'X e a interpretação das componentes principais usando correlações; componentes principais estandardizadas; variância explicada; quantas componentes principais reter. Análise de clusters: métodos hierárquicos;solução hierárquica, dendogramas e proximidades derivadas; correlação Cophenetic e validade dos clusters; stress; proximidades derivadas alternativas baseadas baseadas nos centroides; escolha do número de clusters; método das k-médias.