Análise de Dados
Código
100003
Unidade Orgânica
NOVA Information Management School
Créditos
6.0
Professor responsável
Frederico Miguel Campos Cruz Ribeiro de Jesus
Língua de ensino
Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês
Objectivos
•Knowledge and understanding of main techniques for Multivariate Data Analysis.
•Presentation of numerous applications where univariate, bivariate and multivariate analysis associated to data with quantitative variables or qualitative variables, or both, are developed.
•Use of MS Excel and SAS for statistical multivariate real data treatment.
Pré-requisitos
Estatística e álgebra linear (recomendado)
Conteúdo
1. Introdução à Análise de Dados Multivaiados
2. Análise em componentes prinicpais
3. Análise factorial exploratória
4. Análise de Correspondências
5. Análise de clusters
6. Multidimenional scaling
Bibliografia
•Sharma, S. (1996). Applied Multivariate Techniques. New York, John Wiley & Sons, Inc.
•Reis, E. (2001). Estatística Multivariada Aplicada, Edições Silabo.
•Hair, J. F. (2010). Multivariate Data Analysis, Prentice Hall.
•Branco, João, (2004) – Uma Introdução à análise de clusters, Ed. Sociedade Portuguesa de Estatística
•Course´s slides.
Método de ensino
A disciplina baseia-se em aulas teóricas e práticas.
As aulas práticas estão orientadas para a resolução de problemas e exercícios.
Método de avaliação
Opção 1: 1º Teste (20%) + 2º Teste (40%) + Projecto (40%)
Opção 2: Exame (60%) + Projecto (40%)