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'''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 (2015/2).
'''Disciplina''': SME0822 Análise Multivariada e Aprendizado Não Supervisionado (2/2026).


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


'''Sala''': 4-240
'''Sala''': 4-240.
 
'''Telefone''': (16) 3373 6631.


'''Aulas''': Terças-feiras às 21h e quintas-feiras às 19h
'''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.
'''Horário de atendimento''': mediante agendamento.
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== Apresentação da disciplina ==
== Apresentação da disciplina ==


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


== Avaliação ==
== Avaliação ==


* Prova 1:  
* 1a. prova: 22/10/2026.
* Prova 2:
 
* Prova de recuperação: 19/12/2014
* 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 ==
== Material de apoio ==


[http://mcs.une.edu.au/~stat501/UnitInformation/unitinfo08.pdf Livro de B. Ellem.]
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. [http://little-book-of-r-for-multivariate-analysis.readthedocs.org/en/latest/index.html ''A Little Book of R for Multivariate Analysis''],
 
4. [http://www.stat.wisc.edu/~rich/JWMULT06dat/ Dados do livro de  Johnson e Wichern].
 
5. [[Media:Álgebra matricial-2026.pdf | Resumo de matrizes]].
 
6. [[Media:cor-e-distbiv-2026.pdf | Coeficiente de correlação, gráficos e pontos aberrantes]].
 
7. [https://doi.org/10.1080/01621459.2020.1791132 Artigo sobre a correlação de Hellinger (Geenens and de Micheaux, 2022)].
 
8. [[Media:normalidade-2026.pdf | Verificação da suposição de normalidade]].
 
9. [[Media:acp-2026.pdf | Análise de componentes principais]].
 
10. [http://www.nature.com/ng/journal/v40/n5/abs/ng0508-491.html Exemplo de aplicação de componentes principais em Genética].
 
11. [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0301479704001495 Exemplo de aplicação de componentes principais em Ecologia].


[http://little-book-of-r-for-multivariate-analysis.readthedocs.org/en/latest/index.html A Little Book of R for Multivariate Analysis.]
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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