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Conteúdo programático
Conteúdo programático
Datas das avaliações
Datas das avaliações
Avaliação 1 (23/04/25) - peso 20%
Avaliação teórica 2 (04/06/25 10/06/25) - peso 30%
Atividades - peso 20%
Trabalho - peso 30%
Avaliação especial: 24/06/25
Recuperação da aprendizagem: 01/07/25
Guess the correlation (jogo para adivinhar a correlação entre duas variáveis)
Introdução à análise multivariada
Introdução à análise multivariada
Álgebra matricial
Álgebra matricial
Matrizes inversas
Matrizes inversas
Decomposição espectral (autovalores e autovetores)
Decomposição espectral (autovalores e autovetores)
Álgebra linear no python
Álgebra linear no python
Amostras aleatórias
Amostras aleatórias
Slides: Definições Populacionais e Amostrais
Slides: Amostras Aleatórias
Vídeo: Definições (vetor de médias, matriz de covariâncias, matriz de correlações)
Vídeo: Vetor de Médias, Matriz de Covariâncias, Matriz de Correlações em python
Notebook sobre amostras aleatórias
Download: medidas. csv(conjunto de dados utilizado no exemplo em python)Distâncias
Distâncias
Slides: Distâncias Multivariadas
Vídeo: Distâncias Multivariadas
Vídeo: Exemplos de Distâncias Multivariadas - 1
Vídeo: Exemplos de Distâncias Multivariadas - 2
Notebook sobre distâncias (baixar e depois, no colab, fazer o upload do notebook)
Distribuição normal multivariada
Distribuição normal multivariada
ACP (Análise de Componentes Principais)
ACP (Análise de Componentes Principais)
ACP prática
ACP prática
AA (Análise de agrupamento)
AA (Análise de agrupamento)
10-aa-1.pdfSlides: análise de agrupamento
Vídeoaula: Introdução à AA
Vídeoaula: Métodos hierárquicos de agrupamento
Vídeoaula: AA no python
11-aa-2.pdfSlides: k-médias
Vídeoaula: Método das k-médias
Vídeoaula: k-médias no python
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