SME0822: mudanças entre as edições

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No Jupiter-web: [[https://uspdigital.usp.br/jupiterweb/obterDisciplina?sgldis=sme0822&nomdis= ementa]]
'''Análise Multivariada'''


== Informações gerais ==
== Informações gerais ==
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'''Departamento de Matemática Aplicada e Estatística'''
'''Departamento de Matemática Aplicada e Estatística'''


'''Disciplina''': SME0822 - Análise Multivariada (2014/2).
'''Disciplina''': SME0822 Análise Multivariada e Aprendizado Não Supervisionado (2/2026).
 
'''Professora''': Cibele Russo (cibele@icmc.usp.br).


'''Sala''': 3-139
'''Professor''': Mário de Castro (mcastro@icmc.usp.br).


'''Aulas''': Quartas-feiras às 21h e sextas-feiras às 19h
'''Sala''': 4-240.


'''Horário de atendimento''': mediante agendamento por e-mail.
'''Telefone''': (16) 3373 6631.


== Apresentação do curso ==
'''Aulas''': Terças-feiras às 19:00 h e quintas-feiras às 21:00h na sala 5-104.
* 18 e 20/8: não haverá aula (UFABC).
* 27 e 29/10: não haverá aula (SEst).


[[Media:ApresentacaoSME0822.pdf|Apresentação do curso]]
'''Horário de atendimento''': mediante agendamento.


== Cronograma ==
== Apresentação da disciplina ==


[[Media:CronogramaSME0822201402.pdf|Cronograma do Curso]]
No sistema Júpiter: [[https://uspdigital.usp.br/jupiterweb/obterDisciplina?sgldis=sme0822&nomdis= ementa]]


== Avaliação ==
== Avaliação ==


* Prova 1: 29/10/2014
* 1a. prova: 22/10/2026.
* Prova 2: 03/12/2014
* Prova Substitutiva: 05/12/2014 (apenas com atestado oficial)
* Prova de Recuperação: 19/12/2014


== Comandos ==
* 2a. prova: 10/12/2026.


[[Media:DescritivaMultivariada.txt|Análise Descritiva Multivariada]]
* Recuperação: data a combinar.


[[Media:NormalMultivariada.txt|Normal Multivariada]]
== Observações ==


[[Media:Transpiração.txt|Exemplo Transpiração]]
* ''Não'' será aplicada prova substitutiva.


[[Media:RegressãoMultivariada.pdf|Regressão multivariada]]
* Disciplina ''sem'' créditos trabalho e ''sem'' trabalhos.


[[Media:ComponentesPrincipais.pdf|Componentes principais]] <span style="background:#FFFF00"> '''novo'''
== Material de apoio ==
 
 
== Dados ==
 
[[Media:Publicfirms.txt|Public firms]]
 
[http://www.stat.wisc.edu/~rich/JWMULT06dat/T5-1.DAT Dados transpiração]
 
[http://www.stat.wisc.edu/~rich/JWMULT06dat/T6-1.dat Dados esgoto]
 
[http://wiki.icmc.usp.br/images/7/7f/Educacao.txt Dados Educação]
 
[http://wiki.icmc.usp.br/images/5/5e/Substancias.txt Dados Substâncias]
 
[[Media:BDI.txt|Dados BDI]]
 
[http://www.icmc.usp.br/pessoas/cibele/dados/MBA_CAR_ATTRIB.sav Dados MBA]
 
[http://www.unt.edu/rss/class/mike/data/DatasetDescriptions.pdf Dados UNT]
 
[[Media:ONU.txt|ONU]] <span style="background:#FFFF00"> '''novo'''
 
== Aulas Práticas ==
 
[[Media:Pratica1SME0822.pdf|Prática 1]]
 
[[Media:Pratica2SME0822.pdf|Prática 2]]
 
[[Media:Pratica3SME0822.txt|Prática 3]]
 
== Slides e material digital ==
 
(Material complementar, o conteúdo principal é apresentado em lousa)


[[Media:AnalisedescritivaSME0822.pdf|Análise descritiva]]
1. Livro [https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-0716-1418-1 ''An Introduction to Statistical Learning
with Applications in R'' (2021).]


[[Media:NormalMultivariadaSME0822.pdf|Normal multivariada]]
2. Livro [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-38747-0 ''An Introduction to Statistical Learning
with Applications in Python'' (2023)].


[http://www.icmc.usp.br/pessoas/cibele/RegiaodeConfianca.html Região de confiança.]
3. [http://little-book-of-r-for-multivariate-analysis.readthedocs.org/en/latest/index.html ''A Little Book of R for Multivariate Analysis''],


[http://www.statmethods.net/advstats/factor.html Análise Fatorial - Stat Methods.]
4. [http://www.stat.wisc.edu/~rich/JWMULT06dat/ Dados do livro de  Johnson e Wichern].


[http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/canonical.htm Análise de Correlações Canônicas - UCLA.]
5. [[Media:Álgebra matricial-2026.pdf | Resumo de matrizes]].


== Listas de Exercícios ==
6. [[Media:cor-e-distbiv-2026.pdf | Coeficiente de correlação, gráficos e pontos aberrantes]].


[[Media:Lista1SME0822.pdf|1ª Lista de Exercícios]]
7. [https://doi.org/10.1080/01621459.2020.1791132 Artigo sobre a correlação de Hellinger (Geenens and de Micheaux, 2022)].


[[Media:Lista2SME0822.pdf|2ª Lista de Exercícios]]
8. [[Media:normalidade-2026.pdf | Verificação da suposição de normalidade]].
 
[[Media:Lista3SME0822.pdf|3ª Lista de Exercícios]]
 
[[Media:Lista4SME0822.pdf|4ª Lista de Exercícios]]
 
[[Media:Lista5SME0822.pdf|5ª Lista de Exercícios]]
 
[[Media:Lista6SME0822.pdf|6ª Lista de Exercícios]]
 
[[Media:Lista7SME0822.pdf|7ª Lista de Exercícios]] <span style="background:#FFFF00"> '''novo'''
 
[[Media:Lista8SME0822.pdf|8ª Lista de Exercícios]] <span style="background:#FFFF00"> '''novo'''
 
== Material de apoio ==


[http://www.icmc.usp.br/~cibele/graficosestadisticosconR.pdf Gráficos Estadísticos con R.]
9. [[Media:acp-2026.pdf | Análise de componentes principais]].  


[http://mcs.une.edu.au/~stat501/UnitInformation/unitinfo08.pdf Livro de B. Ellem.]
10. [http://www.nature.com/ng/journal/v40/n5/abs/ng0508-491.html Exemplo de aplicação de componentes principais em Genética].


[http://little-book-of-r-for-multivariate-analysis.readthedocs.org/en/latest/index.html A Little Book of R for Multivariate Analysis.]
11. [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0301479704001495 Exemplo de aplicação de componentes principais em Ecologia].


Arquivos de aulas [http://www.ime.usp.br/~lbarroso/aula1.pdf 1], [http://www.ime.usp.br/~lbarroso/aula2.pdf 2] e [http://www.ime.usp.br/~lbarroso/aula3.pdf 3] de L. P. Barroso e R. Artes.
12. [[Media:afatorial-2026.pdf | Análise fatorial]].


[http://www.stat.wisc.edu/~rich/JWMULT06dat/ Dados do livro de  Johnson e Wichern.]
13. [[Media:aglomerativo-2026.pdf | Análise de agrupamentos por métodos aglomerativos]].


== Páginas úteis ==
* Dados dos exemplos [[Media:dadosex1.txt |1]] e [[Media:dadosex2.txt |2]].


[http://www.r-project.org/ The R Project for Statistical Computing.]
14. [[Media:k-means-2026.pdf | Análise de agrupamentos pelo método das ''K''-médias]].


[http://support.sas.com/onlinedoc/913/docMainpage.jsp Documentação sobre o SAS.]
* Dados dos exemplos [[Media:dadosex1.txt |1]], [[Media:dadosex2.txt |2]], e [[Media:dadosex3.txt |3]].


[http://google-styleguide.googlecode.com/svn/trunk/google-r-style.html Guia de estilo da linguagem R.]
15. [https://scikit-learn.org/stable/_images/sphx_glr_plot_cluster_comparison_001.png Gráficos de exemplos de métodos de agrupamento].


[http://math.illinoisstate.edu/dhkim/Rstuff/Rtutor.html Um tutorial do sistema R]
16. [https://link.springer.com/article/10.1007/s10462-019-09682-y Artigo sobre seleção de variáveis em aprendizado não supervisionado (Solorio-Fernández ''et al''., 2019)].


[http://www.oga-lab.net/RGM2/images.php?show=all&pageID=436 R Graphical Manual]
== Exercícios ==


[http://rwiki.sciviews.org/doku.php?id=tips:data-io:ms_windows Transferência de dados entre R e programas Windows.]
[[Media:Lista1-SME0822-2026.pdf|Lista 1]].


[http://www.burns-stat.com/pages/Tutor/hints_R_begin.html Material introdutório sobre o R.]
[[Media:Lista2-SME0822-2026.pdf|Lista 2]].


[http://www.rseek.org/ Rseek - busca de páginas sobre o R.]
[[Media:Lista3-SME0822-2026.pdf|Lista 3]].


[http://cran.r-project.org/doc/contrib/Torgo-ProgrammingIntro.pdf Programação em linguagem R.]
[[Media:Lista4-SME0822-2026.pdf|Lista 4]].

Edição atual tal como às 11h48min de 9 de outubro de 2026

Informações gerais

Universidade de São Paulo

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação

Departamento de Matemática Aplicada e Estatística

Disciplina: SME0822 Análise Multivariada e Aprendizado Não Supervisionado (2/2026).

Professor: Mário de Castro (mcastro@icmc.usp.br).

Sala: 4-240.

Telefone: (16) 3373 6631.

Aulas: Terças-feiras às 19:00 h e quintas-feiras às 21:00h na sala 5-104.

  • 18 e 20/8: não haverá aula (UFABC).
  • 27 e 29/10: não haverá aula (SEst).

Horário de atendimento: mediante agendamento.

Apresentação da disciplina

No sistema Júpiter: [ementa]

Avaliação

  • 1a. prova: 22/10/2026.
  • 2a. prova: 10/12/2026.
  • Recuperação: data a combinar.

Observações

  • Não será aplicada prova substitutiva.
  • Disciplina sem créditos trabalho e sem trabalhos.

Material de apoio

1. Livro [https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-0716-1418-1 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R (2021).]

2. Livro [https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-38747-0 An Introduction to Statistical Learning with Applications in Python (2023)].

3. A Little Book of R for Multivariate Analysis,

4. Dados do livro de Johnson e Wichern.

5. Resumo de matrizes.

6. Coeficiente de correlação, gráficos e pontos aberrantes.

7. Artigo sobre a correlação de Hellinger (Geenens and de Micheaux, 2022).

8. Verificação da suposição de normalidade.

9. Análise de componentes principais.

10. Exemplo de aplicação de componentes principais em Genética.

11. Exemplo de aplicação de componentes principais em Ecologia.

12. Análise fatorial.

13. Análise de agrupamentos por métodos aglomerativos.

  • Dados dos exemplos 1 e 2.

14. Análise de agrupamentos pelo método das K-médias.

  • Dados dos exemplos 1, 2, e 3.

15. Gráficos de exemplos de métodos de agrupamento.

16. Artigo sobre seleção de variáveis em aprendizado não supervisionado (Solorio-Fernández et al., 2019).

Exercícios

Lista 1.

Lista 2.

Lista 3.

Lista 4.

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