Programa do curso

Contato

variaveis Instrutor
nome Rafael Bassi Stern
email
tira-dúvidas a definir

  • Aulas: 2as e 6as: 10h00-11h40, 2as: 14:00-15h40

  • Instruções para o envio de e-mails: Por favor adicione ``[Multivariada]’’ ao tópico de e-mails relacionados a este curso. O envio de e-mail deve ser tratado como uma comunicação profissional. Evite o uso de abreviações, acrônimos e gírias nos e-mails. Não garanto que lerei e-mails fora destas especificações!

Informações do Curso

Objetivos do curso

  • Regressão multivariada
  • Redução de dimensionalidade
  • Agrupamento


Material do curso

  • As aulas do curso são fortemente baseadas nas seguintes referências:

    • Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. H., & Friedman, J. H. (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction (Vol. 2, pp. 1-758). New York: springer.
    • Izbicki, R., & dos Santos, T. M. (2020). Aprendizado de máquina: uma abordagem estatística. Rafael Izbicki.
    • Izenman, A. J. (2008). Modern multivariate statistical techniques (Vol. 1). New York: Springer.

Atividades do Curso

Neste curso você fará listas de exercícios, resolverá exercícios em classe, participará das aulas e realizará três provas. O objetivo destas atividades é que você pratique as idéias e técnicas abordadas em aula. Desta forma, é essencial que você sempre indique claramente a sua linha de raciocínio. Utilizar o método adequado sempre será mais importante do que chegar à resposta final correta. Assim, uma resposta final correta sem a sua respectiva linha de raciocínio terá nota final nula.

Listas de exercícios

  • Frequência: quinzenal.

  • Geral: Os alunos são incentivados a discutir comigo e entre si as listas de exercícios.

Participação

  • Para obter maestria dos conceitos vistos em aula, você deverá resolver exercícios. Durante a aula, você será regularmente instruído a resolver exercícios simples, individualmente ou em grupo. Estes exercícios são projetados para que você possa rapidamente idenficar dúvidas sobre os conceitos aprendidos naquele dia. Participação em classe será determinada de acordo com a performance nestes exercícios.

Política de re-avaliação: Você poderá requerer uma nova correção de uma prova até 5 dias após a devolução desta. Se você estiver ausente no dia de entrega da lista de exercícios, o prazo não será extendido. Para requerer avaliação informe as questões que você acredita que foram corrigidas erroneamente e a motivação para o seu raciocínio. As questões serão corrigidas novamente, levando em consideração os seus comentários, podendo sua nota aumentar ou diminuir.

Nota final: Será calculada segundo os seguintes pesos:

Avaliacao Peso
Participação (geral) 0.05
Prova 1 0.3
Prova 2 0.3
Prova 3 0.35

Atitude esperada

As seguintes atitudes são esperadas de todos os alunos durantes as aulas. Falhas em seguí-las poderão acarretar perda de nota de participação.

  • Perguntas em classe: Se você tiver perguntas relativas ao material atual ou pretérito, elas serão sempre bem-vindas e encorajadas. Perguntas relativas ao material atual receberão prioridade. Faça perguntas sobre material futuro ou tópicos adicionais após a aula ou durante o período de atendimento.

  • Computadores: Espera-se que vocês participem das aulas. Vocês podem utilizar notebooks ou tablets para tomar notas ou durante laboratórios de computação. Do contrário, o uso destes aparelhos é proibido, exceto se você tiver necessidades especiais que exijam o suporte destes equipamentos. Contate-me se você acredita que este é o seu caso.

  • Celulares e outros aparelhos eletrônicos: Durante as aulas, você deverá silenciar ou desligar quaisquer aparelhos eletrônicos que façam barulho. Espera-se que vocês participem das aulas e, em particular, o uso de celulares é expressamente proibido. Isto inclui, por exemplo, o envio de mensagens ou checar o e-mail.

  • Integridade Acadêmica: Você deverá agir com ética em todas as atividades da classe. Em particular, é expressamente proibido copiar listas de exercícios ou trapacear durante provas. Caso você realize estas atividades, poderá sofrer consequências severas, como reprovação automática e encaminhamento do seu caso a uma Comissão Disciplinar.

Calendário

data aula
07/08/23 Fatoração de Matrizes / Estatística Descritiva
11/08/23 Normal Multivariada
14/08/23 Análise de Componentes Principais
18/08/23 Sistemas de Recomendação
21/08/23 Escalonamento Multidimensional
25/08/23 NA
28/08/23 NA
01/09/23 NA
04/09/23 Feriado
08/09/23 Feriado
11/09/23 Revisão
15/09/23 Prova 1
18/09/23 NA
22/09/23 NA
25/09/23 NA
29/09/23 NA
02/10/23 NA
06/10/23 NA
09/10/23 NA
13/10/23 Feriado
16/10/23 NA
20/10/23 NA
23/10/23 NA
27/10/23 NA
30/10/23 NA
03/11/23 Feriado
06/11/23 NA
10/11/23 NA
13/11/23 NA
17/11/23 NA
20/11/23 NA
24/11/23 NA
27/11/23 NA
01/12/23 NA
04/12/23 NA
08/12/23 NA
11/12/23 NA
15/12/23 NA
18/12/23 NA

Last updated on Mar 10, 2023