Estudo Dirigido sobre Análise Exploratória de Dados

1. Introdução
2. Técnicas Gráficas e Resumos Numéricos
3. Transformações de Dados
4. Diagnóstico de Resíduos
5. Métodos Não-Paramétricos
6. Métodos de Aprendizado de Máquina

Josiel Gerson Vidolin Horários: seg(18:30-19:30)

Engineering Statistics Handbook

<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>

1. Atividade 1: Leitura do capítulo inicial do livro: Exploratory Data Analysis e Análise Exploratória de Dados: técnicas robustas e Introdução à mineração de dados
2. 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.
3. 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
4. Atividade 4: Uso de técnicas de inteligência artificial.

Modelo de Relatório