Análise Estatística e Multivariada em R: aplicações em sistemas com vários componentes

Conhecimentos de Base Recomendados

Não aplicável.

Métodos de Ensino

O curso segue um formato de ensino à distância (e-learning), requer trabalho assíduo e alguma auto-aprendizagem por parte do formando. O contacto será baseado nos meios disponíveis pela internet.
O método de avaliação decorre da interação do formando com a equipa formadora: serão apresentados problemas e solicitadas as respetivas respostas.

A informação final a publicar será Suficiente, Bom, Muito Bom e Excelente.   

Resultados de Aprendizagem

Pretende-se que os formandos adquiram conhecimentos na utilização de ferramentas computacionais para análise estatística e multivariada de dados, numa prespectiva abrangente e actual de metodologias implementadas em ambiente R, fomentando a análise crítica, interpretação e apresentação dos resultados a partir do estudo de vários exemplos concretos.

Estágio(s)

Não

Programa

P1-Introdução ao R e ao seu ambiente de programação
(i)Porquê o R?
(ii)Obtenção e instalação do R
(iii)Utilização do R
(iv)Lista de pacotes
(v)Aplicações (funções,estrutura e manipulação de dados,análise estatística,visualização)
P2-Estatística multivariada
(i)Introdução:Tipo de dados.Classificação das técnicas multivariadas
(ii)Semelhança e agrupamentos
(iii)Variância,redução e tratamento da informação.
(iv)Aplicação da estatística em sistemas reais multicomponentes.

Docente(s) responsável(eis)

Jorge Luís Gabriel Ferreira da Silva Costa Pereira

Métodos de Avaliação

Avaliação
O método de avaliação decorre da interacção do formando com a equipa formadora: serão apresentados problemas e solicitadas as respectivas respostas. A informação final a publicar será Suficiente, Bom, Muito Bom e Excelente. : 100.0%

Bibliografia

M. J. Crawley, The R Book, 2nd ed, Wiley, Imperial College London at Silwood Park, UK http://www.bio.ic.ac.uk/research/mjcraw/therbook/index.htm, 2013

R. I. Kabacoff, R in Action: Data analysis and graphics with R, MANNING Shelter Island, 2011.

A. F. Zuur, E. N. Ieno, E. H.W.G. Meesters, A Beginner’s Guide to R, Springer, 2009. 

R. Wehrens, Chemometrics with R: Multivariate Data Analysis in the Natural Sciences and Life Sciences, Springer, 2011.

B. Everitt,T. Hothorn, An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R, Springer, 2011.

W. N. Venables, D. M. Smith and the R Core Team, An Introduction to R (Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics),

disponível em: http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.pdf

 

J H Maindonald, Using R for Data Analysis and Graphics Introduction, Code and Commentary

disponível em: http://cran.r-project.org/doc/contrib/usingR.pdf

 

Robert I. Kabacoff, R IN ACTION: Data analysis and graphics with R

disponível em: http://m.friendfeed-media.com/36d8ab666d485a984e441fd9d0f606c8c8553061