análise multivariada - pipges · organização de dados e análise descritiva vetores aleatórios...

59
Análise Multivariada - PIPGES 2 o semestre de 2017 Prof. Cibele Russo [email protected] http://www.icmc.usp.br/~cibele Sala 3-113 2. semestre 2017 1 / 22

Upload: others

Post on 15-Nov-2020

8 views

Category:

Documents


1 download

TRANSCRIPT

Page 1: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Análise Multivariada - PIPGES2o semestre de 2017

Prof. Cibele [email protected]://www.icmc.usp.br/~cibele

Sala 3-113

2. semestre 2017 1 / 22

Page 2: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Principais objetivos do curso

Estudar e desenvolvermétodos estatísticos paradescrever e analisardados multivariados

2. semestre 2017 2 / 22

Page 3: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 1a parte

Organização de dados e análise descritiva

Vetores aleatórios e álgebra de matrizes

Média e matriz de covariâncias amostrais

Distribuições multivariadas discretas e contínuas.

Inferências sobre um vetor de médias

Análise de variância multivariada

Regressão linear multivariada

2. semestre 2017 3 / 22

Page 4: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 1a parte

Organização de dados e análise descritiva

Vetores aleatórios e álgebra de matrizes

Média e matriz de covariâncias amostrais

Distribuições multivariadas discretas e contínuas.

Inferências sobre um vetor de médias

Análise de variância multivariada

Regressão linear multivariada

2. semestre 2017 3 / 22

Page 5: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 1a parte

Organização de dados e análise descritiva

Vetores aleatórios e álgebra de matrizes

Média e matriz de covariâncias amostrais

Distribuições multivariadas discretas e contínuas.

Inferências sobre um vetor de médias

Análise de variância multivariada

Regressão linear multivariada

2. semestre 2017 3 / 22

Page 6: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 1a parte

Organização de dados e análise descritiva

Vetores aleatórios e álgebra de matrizes

Média e matriz de covariâncias amostrais

Distribuições multivariadas discretas e contínuas.

Inferências sobre um vetor de médias

Análise de variância multivariada

Regressão linear multivariada

2. semestre 2017 3 / 22

Page 7: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 1a parte

Organização de dados e análise descritiva

Vetores aleatórios e álgebra de matrizes

Média e matriz de covariâncias amostrais

Distribuições multivariadas discretas e contínuas.

Inferências sobre um vetor de médias

Análise de variância multivariada

Regressão linear multivariada

2. semestre 2017 3 / 22

Page 8: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 1a parte

Organização de dados e análise descritiva

Vetores aleatórios e álgebra de matrizes

Média e matriz de covariâncias amostrais

Distribuições multivariadas discretas e contínuas.

Inferências sobre um vetor de médias

Análise de variância multivariada

Regressão linear multivariada

2. semestre 2017 3 / 22

Page 9: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 1a parte

Organização de dados e análise descritiva

Vetores aleatórios e álgebra de matrizes

Média e matriz de covariâncias amostrais

Distribuições multivariadas discretas e contínuas.

Inferências sobre um vetor de médias

Análise de variância multivariada

Regressão linear multivariada

2. semestre 2017 3 / 22

Page 10: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Dados multivariados - Exemplo

Fonte: Barroso, L. P. e Artes, R. Análise Multivariada. 2005.Disponível emhttp://www.ime.usp.br/~lbarroso/Livro.pdf.

2. semestre 2017 4 / 22

Page 11: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise de componentes principais

Análise fatorial

Análise de correlação canônica

Análise de agrupamentos

Análise discriminante

Análise de correspondência

2. semestre 2017 5 / 22

Page 12: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise de componentes principais

Análise fatorial

Análise de correlação canônica

Análise de agrupamentos

Análise discriminante

Análise de correspondência

2. semestre 2017 5 / 22

Page 13: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise de componentes principais

Análise fatorial

Análise de correlação canônica

Análise de agrupamentos

Análise discriminante

Análise de correspondência

2. semestre 2017 5 / 22

Page 14: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise de componentes principais

Análise fatorial

Análise de correlação canônica

Análise de agrupamentos

Análise discriminante

Análise de correspondência

2. semestre 2017 5 / 22

Page 15: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise de componentes principais

Análise fatorial

Análise de correlação canônica

Análise de agrupamentos

Análise discriminante

Análise de correspondência

2. semestre 2017 5 / 22

Page 16: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise de componentes principais

Análise fatorial

Análise de correlação canônica

Análise de agrupamentos

Análise discriminante

Análise de correspondência

2. semestre 2017 5 / 22

Page 17: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise de componentes principais (Pearson, 1901)1 Explicar a estrutura de variância e covariância dos dados através

de combinações lineares

2 Redução da dimensão dos dados de p variáveis para kcomponentes principais não correlacionados, ordenadosdecrescentemente pela explicação da variabilidade total dos dados

3 Interpretações

2. semestre 2017 6 / 22

Page 18: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise de componentes principais (Pearson, 1901)1 Explicar a estrutura de variância e covariância dos dados através

de combinações lineares2 Redução da dimensão dos dados de p variáveis para k

componentes principais não correlacionados, ordenadosdecrescentemente pela explicação da variabilidade total dos dados

3 Interpretações

2. semestre 2017 6 / 22

Page 19: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise de componentes principais (Pearson, 1901)1 Explicar a estrutura de variância e covariância dos dados através

de combinações lineares2 Redução da dimensão dos dados de p variáveis para k

componentes principais não correlacionados, ordenadosdecrescentemente pela explicação da variabilidade total dos dados

3 Interpretações

2. semestre 2017 6 / 22

Page 20: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise fatorial (Spearman, 1904)1 Explicar a variabilidade original dos dados através de fatores que

meçam aspectos comuns dos dados

2 Com várias motivações na psicologia e psicometria, surgiuinicialmente com a necessidade de medir quantidades latentes (porexemplo: ansiedade, inteligência)

3 Identificação do número de fatores4 Interpretações5 Pode ser considerada uma extensão da análise de componentes

principais

2. semestre 2017 7 / 22

Page 21: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise fatorial (Spearman, 1904)1 Explicar a variabilidade original dos dados através de fatores que

meçam aspectos comuns dos dados2 Com várias motivações na psicologia e psicometria, surgiu

inicialmente com a necessidade de medir quantidades latentes (porexemplo: ansiedade, inteligência)

3 Identificação do número de fatores4 Interpretações5 Pode ser considerada uma extensão da análise de componentes

principais

2. semestre 2017 7 / 22

Page 22: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise fatorial (Spearman, 1904)1 Explicar a variabilidade original dos dados através de fatores que

meçam aspectos comuns dos dados2 Com várias motivações na psicologia e psicometria, surgiu

inicialmente com a necessidade de medir quantidades latentes (porexemplo: ansiedade, inteligência)

3 Identificação do número de fatores

4 Interpretações5 Pode ser considerada uma extensão da análise de componentes

principais

2. semestre 2017 7 / 22

Page 23: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise fatorial (Spearman, 1904)1 Explicar a variabilidade original dos dados através de fatores que

meçam aspectos comuns dos dados2 Com várias motivações na psicologia e psicometria, surgiu

inicialmente com a necessidade de medir quantidades latentes (porexemplo: ansiedade, inteligência)

3 Identificação do número de fatores4 Interpretações

5 Pode ser considerada uma extensão da análise de componentesprincipais

2. semestre 2017 7 / 22

Page 24: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise fatorial (Spearman, 1904)1 Explicar a variabilidade original dos dados através de fatores que

meçam aspectos comuns dos dados2 Com várias motivações na psicologia e psicometria, surgiu

inicialmente com a necessidade de medir quantidades latentes (porexemplo: ansiedade, inteligência)

3 Identificação do número de fatores4 Interpretações5 Pode ser considerada uma extensão da análise de componentes

principais

2. semestre 2017 7 / 22

Page 25: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise de correlação canônica1 Identificar e quantificar associações entre dois conjuntos de dados

2 Resumir as informações de cada conjunto de dados de modo amaximizar a correlação existente entre ambos

2. semestre 2017 8 / 22

Page 26: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise de correlação canônica1 Identificar e quantificar associações entre dois conjuntos de dados2 Resumir as informações de cada conjunto de dados de modo a

maximizar a correlação existente entre ambos

2. semestre 2017 8 / 22

Page 27: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise de agrupamentos1 Análise de conglomerados ou análise de cluster

2 Dividir os elementos da amostra de forma a ter grupos deelementos similares entre si em relação às variáveis observadas

2. semestre 2017 9 / 22

Page 28: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise de agrupamentos1 Análise de conglomerados ou análise de cluster2 Dividir os elementos da amostra de forma a ter grupos de

elementos similares entre si em relação às variáveis observadas

2. semestre 2017 9 / 22

Page 29: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise de agrupamentos - ExemploDeseja-se agrupar 11 idiomas de acordo com a sua similaridade paraa primeira letra dos numerais de 1 a 10.

Fonte: Johnson e Wichern (2007)

2. semestre 2017 10 / 22

Page 30: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise de agrupamentos - Exemplo

2. semestre 2017 11 / 22

Page 31: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise discriminante

1 Diferenciar populações

2 Classificar objetos em populações pré-definidas

2. semestre 2017 12 / 22

Page 32: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Programa - 2a parte

Análise discriminante

1 Diferenciar populações2 Classificar objetos em populações pré-definidas

2. semestre 2017 12 / 22

Page 33: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Algumas áreas de aplicação de Análise Multivariada

Psicologia

Marketing

Biologia

Esportes

Economia

Controle de Qualidade

2. semestre 2017 13 / 22

Page 34: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Algumas áreas de aplicação de Análise Multivariada

Psicologia

Marketing

Biologia

Esportes

Economia

Controle de Qualidade

2. semestre 2017 13 / 22

Page 35: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Algumas áreas de aplicação de Análise Multivariada

Psicologia

Marketing

Biologia

Esportes

Economia

Controle de Qualidade

2. semestre 2017 13 / 22

Page 36: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Algumas áreas de aplicação de Análise Multivariada

Psicologia

Marketing

Biologia

Esportes

Economia

Controle de Qualidade

2. semestre 2017 13 / 22

Page 37: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Algumas áreas de aplicação de Análise Multivariada

Psicologia

Marketing

Biologia

Esportes

Economia

Controle de Qualidade

2. semestre 2017 13 / 22

Page 38: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Algumas áreas de aplicação de Análise Multivariada

Psicologia

Marketing

Biologia

Esportes

Economia

Controle de Qualidade

2. semestre 2017 13 / 22

Page 39: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Algumas áreas de aplicação de Análise Multivariada

Psicologia

Marketing

Biologia

Esportes

Economia

Controle de Qualidade

2. semestre 2017 13 / 22

Page 40: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Bibliografia principal

Mardia, K. V., Kent, J. T. and Bibby, J. M.(1979). Multivariate Analysis. AcademicPress.

Johnson, R. A. and Wichern, D. W. (2007)Applied Multivariate Statistical Analysis.5th edition. Prentice-Hall

2. semestre 2017 14 / 22

Page 41: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Bibliografia complementar

Mingoti, S. A. (2005). Análise de Dados Através de Métodos deEstatística Multivariada: Uma Abordagem Aplicada. BeloHorizonte: UFMGLattin, J., Carroll, J. D., Green, P. E. (2011) Análise de dadosmultivariados - São Paulo: Cengage Learning.Hair, J. F., Tatham, R. L., Anderson, R. E. and Black, W. (1998).Multivariate Data Analysis, 5th edition, Prentice Hall.Morrison, D. F. (1967). Multivariate Statistical Methods.McGraw-Hill.Greenacre, M. J. (1984). Theory and Applications ofCorrespondence Analysis. London: Academic Press.

2. semestre 2017 15 / 22

Page 42: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Critério de Avaliação

SejamP1: Prova 1;P2: Prova 2.NE: Nota de exercícios (que serão propostos ao longo do semestre)

A média do semestre MS será calculada como

MS =4 P1 + 4 P2 + 2 NE

10

Prova Substitutiva: somente com justificativa oficial, por exemploatestado médico reconhecido pela UBAS.Prova de Recuperação: a combinar.

2. semestre 2017 16 / 22

Page 43: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Critério de Avaliação

SejamP1: Prova 1;P2: Prova 2.NE: Nota de exercícios (que serão propostos ao longo do semestre)

A média do semestre MS será calculada como

MS =4 P1 + 4 P2 + 2 NE

10

Prova Substitutiva: somente com justificativa oficial, por exemploatestado médico reconhecido pela UBAS.Prova de Recuperação: a combinar.

2. semestre 2017 16 / 22

Page 44: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Critério de Avaliação

SejamP1: Prova 1;P2: Prova 2.NE: Nota de exercícios (que serão propostos ao longo do semestre)

A média do semestre MS será calculada como

MS =4 P1 + 4 P2 + 2 NE

10

Prova Substitutiva: somente com justificativa oficial, por exemploatestado médico reconhecido pela UBAS.Prova de Recuperação: a combinar.

2. semestre 2017 16 / 22

Page 45: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Datas importantes

Datas importantes25/09 - Prova 127/11 - Prova 2

Prova Substitutiva: 04/12/16(somente para quem perder uma das provas, com justificativaoficial).Prova de Recuperação: a combinar.

2. semestre 2017 17 / 22

Page 46: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Horários

Aulas: Segundas-feiras das 10h às 12h (sala 4-001) equartas-feiras das 10h às 12h (sala 5-104).Atendimento docente: Mediante agendamento por [email protected]. Mencionar o código da disciplina no assuntoSME0822.Material de apoio: Tidia Aprendizado eletrônico 4.0http://ae4.tidia-ae.usp.br/.

2. semestre 2017 18 / 22

Page 47: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Apoio computacional

2. semestre 2017 19 / 22

Page 48: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Algumas regras

Os alunos devem desligar seus telefones celulares durante a aula

Não é permitido o uso de notebook durante as aulas, exceto empossíveis aulas práticasAo enviar e-mail para a docente, identificar o código da disciplinano assunto SME0822Eventuais dúvidas, consultar Normas da USPhttp://www.usp.br/leginf/

2. semestre 2017 20 / 22

Page 49: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Algumas regras

Os alunos devem desligar seus telefones celulares durante a aulaNão é permitido o uso de notebook durante as aulas, exceto empossíveis aulas práticas

Ao enviar e-mail para a docente, identificar o código da disciplinano assunto SME0822Eventuais dúvidas, consultar Normas da USPhttp://www.usp.br/leginf/

2. semestre 2017 20 / 22

Page 50: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Algumas regras

Os alunos devem desligar seus telefones celulares durante a aulaNão é permitido o uso de notebook durante as aulas, exceto empossíveis aulas práticasAo enviar e-mail para a docente, identificar o código da disciplinano assunto SME0822

Eventuais dúvidas, consultar Normas da USPhttp://www.usp.br/leginf/

2. semestre 2017 20 / 22

Page 51: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Algumas regras

Os alunos devem desligar seus telefones celulares durante a aulaNão é permitido o uso de notebook durante as aulas, exceto empossíveis aulas práticasAo enviar e-mail para a docente, identificar o código da disciplinano assunto SME0822Eventuais dúvidas, consultar Normas da USPhttp://www.usp.br/leginf/

2. semestre 2017 20 / 22

Page 52: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Algumas regras - Sobre provas

Será permitido usar 1 folha A4 com anotações próprias, que seráentregue junto com a prova

Será permitido o uso de calculadora própriaFraude em prova (cola, whatsapp, etc) implicará a reprovaçãodireta do(s) envolvido(s)Falsidade ideológica na realização da prova (ou assinatura depresença) implicará abertura de processo disciplinar

2. semestre 2017 21 / 22

Page 53: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Algumas regras - Sobre provas

Será permitido usar 1 folha A4 com anotações próprias, que seráentregue junto com a provaSerá permitido o uso de calculadora própria

Fraude em prova (cola, whatsapp, etc) implicará a reprovaçãodireta do(s) envolvido(s)Falsidade ideológica na realização da prova (ou assinatura depresença) implicará abertura de processo disciplinar

2. semestre 2017 21 / 22

Page 54: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Algumas regras - Sobre provas

Será permitido usar 1 folha A4 com anotações próprias, que seráentregue junto com a provaSerá permitido o uso de calculadora própriaFraude em prova (cola, whatsapp, etc) implicará a reprovaçãodireta do(s) envolvido(s)

Falsidade ideológica na realização da prova (ou assinatura depresença) implicará abertura de processo disciplinar

2. semestre 2017 21 / 22

Page 55: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Algumas regras - Sobre provas

Será permitido usar 1 folha A4 com anotações próprias, que seráentregue junto com a provaSerá permitido o uso de calculadora própriaFraude em prova (cola, whatsapp, etc) implicará a reprovaçãodireta do(s) envolvido(s)Falsidade ideológica na realização da prova (ou assinatura depresença) implicará abertura de processo disciplinar

2. semestre 2017 21 / 22

Page 56: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Importante: E-mail

E-mail é um canal oficial de comunicação da docente com osalunos.

Checar e-mail cadastrado no Janus regularmente (pelo menosuma vez ao dia).Ao enviar e-mail para a docente, identificar o código da disciplinano assunto EST506.É importante como forma de documentar ocorrências. Porexemplo: envio de listas, ausências por problemas de saúde,avisos sobre listas de exercícios, aulas.

2. semestre 2017 22 / 22

Page 57: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Importante: E-mail

E-mail é um canal oficial de comunicação da docente com osalunos.Checar e-mail cadastrado no Janus regularmente (pelo menosuma vez ao dia).

Ao enviar e-mail para a docente, identificar o código da disciplinano assunto EST506.É importante como forma de documentar ocorrências. Porexemplo: envio de listas, ausências por problemas de saúde,avisos sobre listas de exercícios, aulas.

2. semestre 2017 22 / 22

Page 58: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Importante: E-mail

E-mail é um canal oficial de comunicação da docente com osalunos.Checar e-mail cadastrado no Janus regularmente (pelo menosuma vez ao dia).Ao enviar e-mail para a docente, identificar o código da disciplinano assunto EST506.

É importante como forma de documentar ocorrências. Porexemplo: envio de listas, ausências por problemas de saúde,avisos sobre listas de exercícios, aulas.

2. semestre 2017 22 / 22

Page 59: Análise Multivariada - PIPGES · Organização de dados e análise descritiva Vetores aleatórios e álgebra de matrizes Média e matriz de covariâncias amostrais Distribuições

Importante: E-mail

E-mail é um canal oficial de comunicação da docente com osalunos.Checar e-mail cadastrado no Janus regularmente (pelo menosuma vez ao dia).Ao enviar e-mail para a docente, identificar o código da disciplinano assunto EST506.É importante como forma de documentar ocorrências. Porexemplo: envio de listas, ausências por problemas de saúde,avisos sobre listas de exercícios, aulas.

2. semestre 2017 22 / 22