Fundamentos básicos de estatística. Estudo de casos.

Planejamento fatorial: fatoriais completos. Estudo de casos.

Planejamento fatorial: fatoriais fracionais. Triagem de variáveis. Estudo de casos.

Construção e análise de modelos empíricos. ANOVA. Estudo de casos.

Otimização utilizando metodologia de superfície de resposta. Aplicações e estudo de casos.

Modelagem de misturas. Aplicações e estudo de casos.

Apresentacao de seminarios pelos alunos.

Introdução a analise multivariada de dados. Tipos de dados.

Análise Exploratória dos dados e reconhecimento de padrões não supervisionados: Análise de componentes principais (PCA). Análise Hierárquica de Agrupamentos (HCA).

Análise Exploratória dos dados e reconhecimento de padrões não supervisionados: Análise de componentes principais (PCA). Análise Hierárquica de Agrupamentos (HCA). Parte pratica.

Construção de modelos de Calibração: Regressão Linear Múltipla (MLR), Regressão por Componentes Principais (PCR).

Regressão por Mínimos Quadrados Parciais (PLS).

Regressão por Mínimos Quadrados Parciais (PLS). Parte pratica.

Validação em calibração de primeira ordem.

Construção de modelos de Classificação (Reconhecimento de Padrões supervisionados): KNN e SIMCA.

Apresentaco de seminarios pelos alunos.