Sumários
Clustering com R (aula 2)
9 Maio 2022, 17:00 • Marta Guerreiro Duarte Mesquita de Oliveira
Análise classificatória com R. O método de Neighbor Joining (NJ). Método hierárquico divisivo (diana no R). Métodos não hierárquicos de partição: kmeans e pam (partitioning around medoids). O coeficiente silhouette.
2ª Aula de estimação e reamostragem
9 Maio 2022, 14:15 • Manuela Neves
Métodos de reamostragem: o
bootstrap. Introdução, aplicação, propriedades.Resolução de exercícios.
Resampling methods: the bootstrap. Introduction, application, properties. Exercises resolution.
1ª Aula de métodos de estimação e de reamostragem
4 Maio 2022, 17:00 • Manuela Neves
Estimação: conceitos básicos. Estimação pontual: estimador e estimativa
Propriedades dos estimadores
Métodos de Estimação : o método dos momentos. resolução de um exemplo.
Estimation theory: basic concepts. Point estimation: estimator and estimation Properties of estimators Estimation Methods: the method of moments. solving an example. The Maximum Likelihood Method; definition of likelihood and illustration of this concept. Resolution of an application exercise.
Clustering (aula 1)
4 Maio 2022, 14:30 • Marta Guerreiro Duarte Mesquita de Oliveira
Introdução à análise classificatória com R. Cálculo da distância entre observações. Exemplos. Algoritmos hierárquicos aglomerativos. Cálculo da distância entre classes. Exemplos. Exemplo de aplicação do método UPGMA à construção de árvores filogenéticas.
1ª Aula de métodos de estimação e de reamostragem
2 Maio 2022, 17:00 • Manuela Neves
Estimação: conceitos básicos. Estimação pontual: estimador e estimativa
Propriedades dos estimadores
Métodos de Estimação : o método dos momentos. resolução de um exemplo.
Estimation theory: basic concepts. Point estimation: estimator and estimation Properties of estimators Estimation Methods: the method of moments. solving an example. The Maximum Likelihood Method; definition of likelihood and illustration of this concept. Resolution of an application exercise.