SIGAA - Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas

Tópicos Aulas

Não Haverá aula da disciplina - Aula inaugural, período letivo 2023.2 (21/09/2023 - 21/09/2023)

Não Haverá Aula (21/09/2023)

Apresentação da disciplina. Estatística Multivariada – conceitos básicos e aplicações. (28/09/2023 - 28/09/2023)

Não Haverá Aula (28/09/2023)

Apresentação da disciplina. Estatística Multivariada – conceitos básicos e aplicações. Álgebra de Matrizes. Tipos de variáveis. (05/10/2023 - 05/10/2023)

Inicia em 13/10/2023 às 0h 0 e finaliza em 04/11/2023 às 18h 21

Feriado. N.Sra. Aparecida. (12/10/2023 - 12/10/2023)

Não haverá aula. Feriado. (19/10/2023 - 19/10/2023)

Álgebra de Matrizes. Tipos de variáveis. (26/10/2023 - 26/10/2023)

Análise Multivariada. Medidas de variação. Artigos. (30/10/2023 - 30/10/2023)

Aula Extra.

Inicia em 30/10/2023 às 0h 0 e finaliza em 05/11/2023 às 13h 21

Feriado. Finados. (02/11/2023 - 02/11/2023)

Análise Multivariada. Medidas de variação. Artigos. (04/11/2023 - 04/11/2023)

Aula Extra.

Medidas de variação. Distância e similaridade genética. Medidas de variação. Distância e similaridade genética. (09/11/2023 - 09/11/2023)

Avaliação Teórica. (13/11/2023 - 13/11/2023)

Aula Extra.

Distância e similaridade genética. Medidas de variação. (16/11/2023 - 16/11/2023)

Distância e similaridade genética. Técnicas de classificação. (23/11/2023 - 23/11/2023)

Técnicas de classificação. Discussão de artigos. (30/11/2023 - 30/11/2023)

Métodos de Análise de dados multivariados. Introdução ao uso do Software Genes e ambiente R. Atividade. (04/12/2023 - 04/12/2023)

Aula Extra.

Métodos de Análise de dados multivariados. Ambiente R. Atividade. (07/12/2023 - 07/12/2023)

Métodos de Análise de dados multivariados. Componentes Principais. Análise Discriminante. (14/12/2023 - 14/12/2023)

Inicia em 05/01/2024 às 0h 0 e finaliza em 15/01/2024 às 15h 1

Lista-Dados_Multivariados.xls

Lista-Dados_Qualitativos.xls

Lista-Dados_Padronizar.xls

Ambiente R. Atividade. Avaliação Prática. (18/12/2023 - 18/12/2023)

Aula Extra.

Métodos de Análise de dados multivariados. Ambiente R. Atividade. (21/12/2023 - 21/12/2023)

Recesso. (28/12/2023 - 28/12/2023)

Não Haverá Aula (28/12/2023)

Não haverá aula. (04/01/2024 - 04/01/2024)

Não Haverá Aula (04/01/2024)

Análise Multivariada de Variância. Aplicação de métodos multivariados a dados de marcadores moleculares. (11/01/2024 - 11/01/2024)

Não Haverá Aula (11/01/2024)

Aplicação de métodos multivariados a dados de marcadores moleculares. Atividades - Genes e R. (18/01/2024 - 18/01/2024)

Análise Multivariada - Marcadores Moleculares - Aplicação. Avaliação. (20/01/2024 - 20/01/2024)

Aula Extra.

Frequências da Turma

#	Matrícula	OUT			NOV						DEZ					JAN		Total
#	Matrícula	05	26	30	04	09	13	16	23	30	04	07	14	18	21	18	20	Total
1	2022100****	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
2	2023100****	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4

Notas da Turma

#	Matrícula	Unid. 1	Unid. 2	Unid. 3	Unid. 4	Prova Final	Resultado	Faltas	Situação
1	2023100****	7,8	8,5	5,8	6,1		7.1	4	AM
2	2022100****	8,9	9,1	7,9	8,8		8.7	0	AM

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Plano de Curso

Nesta página é possível visualizar o plano de curso definido pelo docente para esta turma.

Dados da Disciplina
Ementa:	Álgebra de Matrizes. Variáveis aleatórias. Tipos de variáveis utilizadas para análise de dados. Planejamento para coleta de dados. Análise Multivariada: ideias e aplicações. Medidas de variação. Distância e similaridade genética. Métodos de Análise de dados multivariados. Análise Multivariada de Variância. Aplicação de métodos multivariados a dados de marcadores moleculares. Introdução ao uso de R e de pacotes para análises multivariadas. Noções sobre uso dos programas Genes e SAS em análise multivariada.
Objetivos:

Metodologia de Ensino e Avaliação
Metodologia:	O método será baseado em aula expositiva dialogada, utilizando quadro acrílico, pincéis e apagador, e um computador com projetor, com espaço para discussão dialógica sobre os assuntos abordados, considerando: abordagens teórica (aulas expositivas do conteúdo teórico) e prática (apresentação e resolução de exercícios propostos manualmente e com aporte de programas estatísticos - GENES e R). Além da discussão e interpretação dos resultados segundo o rigor dos fundamentos estatísticos, a (o) s discentes receberão lista de exercícios e roteiros para estudos correspondentes aos assuntos abordados na disciplina. Seminários de alguns capítulos da bibliografia utilizada serão propostos no decorrer do processo de ensino-aprendizagem.
Procedimentos de Avaliação da Aprendizagem:	O aproveitamento na disciplina será obtido através de avaliações parciais, atividades e apresentação de seminário (com temática na área de abrangência do PPGBC), e as notas obedecendo escala de 0 a 10 (zero a dez). As avaliações ocorrerão de modo remoto, consistindo-se das seguintes notas: Nota 1: Avaliação teórica (7,0)/Exercícios e atividades propostas (3,0) Nota 2: Avaliação teórica (7,0)/Exercícios e atividades propostas (3,0) Nota 3: Avaliação prática (5,0)/Exercícios e atividades propostas (5,0) Nota 4: Apresentação de seminário (7,0)/ Atividade proposta (3,0) A média aritmética destas avaliações resultará na nota da(o) discente, em que para ser aprovada(o), a média das avaliações deverá ser igual ou superior a 7,0 (sete) pontos. A média final será o resultado da média aritmética das notas parciais. Será considerada(o) aprovada(o) a(o) discente que obtiver média 7,0 (sete) nas avaliações parciais e frequência 75%.
Horário de atendimento:
Bibliografia:	Bibliografia básica: ANDERSON, T.W. 2003. An Introduction to Multivariate Statistical Analysis. 3th edition. New York: J. Wiley-Interscience. 752p. MANLY, B.F.J.; ALBERTO, J. A. N. 2016. Multivariate statistical methods: A primer. 4th edition. London, CRC Press. 253p. ZELTERMAN, D. 2015. Applied multivariate statistics with R. 1th edition. Basel, Switzerland: Springer International Publishing. 409p. Bibliografia complementar: GOTELLI, N. J.; ELLISON, A. M. 2010. Princípios de estatística em ecologia. 1ª edição. Porto Alegre, RS: Artmed. 527p. KONISHI, S. 2014. Introduction to multivariate analysis: Linear and nonlinear modeling. CRC Press. 312p. SOKAL, R.R.; ROHLF, F.J. 2009. Introduction to biostatistics. Mineola: Dover. 374 p.

Cronograma de Aulas
Início	Fim	Descrição
21/09/2023	21/09/2023	Não Haverá Aula
21/09/2023	21/09/2023	Não Haverá aula da disciplina - Aula inaugural, período letivo 2023.2
28/09/2023	28/09/2023	Não Haverá Aula
28/09/2023	28/09/2023	Apresentação da disciplina. Estatística Multivariada – conceitos básicos e aplicações.
05/10/2023	05/10/2023	Apresentação da disciplina. Estatística Multivariada – conceitos básicos e aplicações. Álgebra de Matrizes. Tipos de variáveis.
12/10/2023	12/10/2023	Feriado. N.Sra. Aparecida.
19/10/2023	19/10/2023	Não haverá aula. Feriado.
26/10/2023	26/10/2023	Álgebra de Matrizes. Tipos de variáveis.
30/10/2023	30/10/2023	Análise Multivariada. Medidas de variação. Artigos.
02/11/2023	02/11/2023	Feriado. Finados.
04/11/2023	04/11/2023	Análise Multivariada. Medidas de variação. Artigos.
09/11/2023	09/11/2023	Medidas de variação. Distância e similaridade genética. Medidas de variação. Distância e similaridade genética.
13/11/2023	13/11/2023	Avaliação Teórica.
16/11/2023	16/11/2023	Distância e similaridade genética. Medidas de variação.
23/11/2023	23/11/2023	Distância e similaridade genética. Técnicas de classificação.
30/11/2023	30/11/2023	Técnicas de classificação. Discussão de artigos.
04/12/2023	04/12/2023	Métodos de Análise de dados multivariados. Introdução ao uso do Software Genes e ambiente R. Atividade.
07/12/2023	07/12/2023	Métodos de Análise de dados multivariados. Ambiente R. Atividade.
14/12/2023	14/12/2023	Métodos de Análise de dados multivariados. Componentes Principais. Análise Discriminante.
18/12/2023	18/12/2023	Ambiente R. Atividade. Avaliação Prática.
21/12/2023	21/12/2023	Métodos de Análise de dados multivariados. Ambiente R. Atividade.
28/12/2023	28/12/2023	Recesso.
28/12/2023	28/12/2023	Não Haverá Aula
04/01/2024	04/01/2024	Não haverá aula.
04/01/2024	04/01/2024	Não Haverá Aula
11/01/2024	11/01/2024	Análise Multivariada de Variância. Aplicação de métodos multivariados a dados de marcadores moleculares.
11/01/2024	11/01/2024	Não Haverá Aula
18/01/2024	18/01/2024	Aplicação de métodos multivariados a dados de marcadores moleculares. Atividades - Genes e R.
20/01/2024	20/01/2024	Análise Multivariada - Marcadores Moleculares - Aplicação. Avaliação.

Avaliações
Data	Descrição
13/11/2023	1ª Avaliação
04/12/2023	2ª Avaliação
18/12/2023	3ª Avaliação
20/01/2024	4ª Avaliação

: Referência consta na biblioteca

Referências Básicas
Tipo de material	Descrição

Referências Complementares
Tipo de material	Descrição

Notícias da Turma

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Título	Data
Comunicado - Aula	05/10/2023

PPGBC014 - ESTATÍSTICA MULTIVARIADA - Turma: 01 (2023.2)