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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
As aulas são de natureza teórico-práticas com exposição dos conceitos fundamentais para a compreensão das técnicas estatísticas multivariadas apresentadas, acompanhadas de exemplos de aplicação e resolução com recurso a um software estatístico, pelos alunos com orientação do professor, de problemas de exploração e modelação de dados multivariados.
A avaliação consiste em duas provas escritas realizadas com recurso a um software estatístico.
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Bibliografia principal |
Principal:
- Hardle, W.K., Simar, L. (2019) Applied Multivariate Statistical Analysis (5th ed.), Springer
- Johnson, R.A. e Wichern, D.W. (2007) Applied Multivariate Statistical Analysis (6th ed.), Prentice-Hall
- Mardia, K.V., Kent, J.T., Bibby, J.M. (1979) Multivariate Analysis, Academic Press
- Johnson D. E. (1998) Applied Multivariate Methods for Data Analysts, Duxbury Press & Brooks/Cole
Complementar:
- Everitt, B., Hothorn, T. (2011) An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R, Springer (Use R! Series)
- Denis, D. (2020) Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics using R, Quantitative tools for data analysis and data science, John Wiley and Sons Ltd
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