modelagem multivariada de dados atuariais
Conteúdo programático
Datas das avaliações
Avaliação teórica 1 (04/05/2023) - peso 20%
Avaliação teórica 2 (21/06/2023) - peso 30%
Prova especial: 13/07/2023
Recuperação da aprendizagem: 19/07/2023
Introdução à análise multivariada
Álgebra matricial
Matrizes inversas
Decomposição espectral (autovalores e autovetores)
Vídeoaula - teorema da decomposição espectral
Álgebra linear no python
Vídeoaula: criação de vetores e matrizes e operações elementares no python
Vídeoaula: inversas e decomposição de matrizes no python
Amostras aleatórias
Distâncias
(baixar e depois, no colab, fazer o upload do notebook)
Slides: distâncias
Vídeoaula: distâncias
Vídeoaula: distâncias - exemplos - 1
Vídeoaula: distâncias - exemplos - 2
Distribuição normal multivariada
ACP (Análise de Componentes Principais)
Vídeoaula: Introdução à ACP
Vídeoaula: ACP (parte 2)
Vídeoaula: artigo utilizando ACP
Slides: Introdução à ACP
Slides: ACP (parte 2)
ACP prática
AA (Análise de agrupamento)
Slides: análise de agrupamento
Vídeoaula: Introdução à AA
Vídeoaula: Métodos hierárquicos de agrupamento
Vídeoaula: AA no python
Slides: k-médias
Vídeoaula: Método das k-médias
Vídeoaula: k-médias no python