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Tabela de conteúdos
Estudo Dirigido sobre Análise Exploratória de Dados
Programa
- Introdução
- Técnicas Gráficas e Resumos Numéricos
- Transformações de Dados
- Diagnóstico de Resíduos
- Métodos Não-Paramétricos
- Métodos de Aprendizado de Máquina
Alunos
Josiel Gerson Vidolin Horários: seg(18:30-19:30)
Links de Interesse
Bibliografia
<bibtex> @Book{magalhaes+lima:2005,
author = {Magalhães, M.N. and Lima, A.C.P.}, title = {Noções de Probabilidade e Estatística}, publisher = {Edusp}, address = {São Paulo}, year = {2005},
} </bibtex>
<bibtex> @Book{braga:2004,
author = {Braga, L.P.V.}, title = {Introdução à Mineração de Dados}, publisher = {e-papers}, address = {Rio de Janeiro}, year = {2004},
} </bibtex>
<bibtex> @Book{tukey:1977,
author = {Tukey, J.W..}, title = {Exploratory Data Analysis}, publisher = {Addison-Wesley}, address = {Massachusetts}, year = {1977},
} </bibtex>
<bibtex> @Book{hoaglin+mosteller+tukey:1977,
author = {Hoaglin, D.C, Mosteller, F. and Tukey,J.W.}, title = {Análise Exploratória de Dados Técnicas Robustas um guia}, publisher = {Edições Salamandra LTDA}, address = {Lisboa}, year = {1983},
} </bibtex>
Atividades do Estudo Dirigido
- Atividade 1: Leitura do capítulo inicial do livro: Exploratory Data Analysis e Análise Exploratória de Dados: técnicas robustas e Introdução à mineração de dados
- Atividade 2: Leitura do capítulo 7 do livro Análise Exploratória de Dados que trata de análise de resíduos e aplicação em um conjunto de dados para o problema regressão.
- Atividade 3: Aplicação de técnicas não paramétricas. Nesta atividade, o aluno utilizará as seguintes funções do R: density, lowess,locfit e decompose. Leitura do material : Regressão não-paramétrica no R
- Atividade 4: Uso de técnicas de inteligência artificial.