UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DA AMAZÔNIA Belém, 19 de Maio de 2024

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular: MÓDULO
Unidade Responsável: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM AGRONOMIA (11.01.69.02)
Código: PPGA0021
Nome: MÉTODOS QUANTITATIVOS MULTIVARIADOS EM R
Carga Horária Teórica: 45 h.
Carga Horária Prática: 15 h.
Carga Horária de Ead: 0 h.
Carga Horária Total: 60 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional: Não
Matriculável On-Line: Sim
Horário Flexível da Turma: Sim
Horário Flexível do Docente: Sim
Obrigatoriedade de Nota Final: Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação: Não
Necessita de Orientador: Não
Exige Horário: Sim
Permite CH Compartilhada: Não
Quantidade de Avaliações: 1
Ementa/Descrição: 1. Introdução à Estatística Multivariada. 2. Álgebra matricial. 3. Representação de dados multivariados. 4. Testes de significância com dados multivariados. 5. Distâncias multivariadas. 6. Análise de componentes principais. 7. Análise fatorial. 8. Análise de função discriminante. 9. Análise de agrupamentos. 10. Análise de correlação canônica. 11. Escalonamento multidimensional. 12. Métodos de Ordenação.
Referências: BOLKER, B.M.; Ecological Models and Data in R. Princeton: Princeton Univ. Press, 2008. GODOI, C.R.M. Análise Estatística Multidimensional. DME/ESALQ/USP, 1985. GOTELLI, N. J.; ELLISON, A. M. Princípios de Estatística em Ecologia. Porto Alegre: Artmed, 2011. 528p. HOFFMANN, R. Análise estatística de relações lineares e não lineares. São Paulo: LP Books. 2011. 271 p. KLEINBAUM, D.G.; KLEIN, M. Logistic Regression: A Self-learning Text. New York: Springer-Verlag, 2010.407p. MANLY, B.J.F. Métodos Estatísticos Multivariados – Uma introdução. Bookman, 2008. Porto Alegre: Artmed, 2008. 229p. SOKAL, R. R. & F.J. ROHLF. Biometry. Freeman, São Francisco. E.U. 1980. 1118p. VALETIN, J. L. Ecologia numérica: uma introdução à análise multivariada de dados ecológicos. Rio de Janeiro: Interciência, 2000. 117p. VENABLES, W. N.; SMITH, D. M. An Introduction to R - Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics -- Version 3.1.2 (2014-10-31). Manual online, http://brieger.esalq.usp.br/CRAN/doc/manuals/R-intro.pdf ZAR, J.H. 1998. Biostatistical Analysis. Prentice Hall, 929 pp.

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