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.