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Nesta introdução a dados multivariados, você vai aprender a ler e resumir esse tipo de dado. Você vai ver como resumir dados multivariados usando estatísticas descritivas, como o vetor de médias e as matrizes de variância-covariância e de correlação. Em seguida, vai explorar técnicas de plotagem para gerar insights sobre dados multivariados.
Este capítulo apresenta a distribuição de probabilidade multivariada mais importante e amplamente utilizada: a normal multivariada. Você vai aprender a gerar amostras aleatórias de uma distribuição normal multivariada e a calcular e plotar densidades e probabilidades sob essa distribuição. Você também vai aprender a testar se um conjunto de dados segue normalidade multivariada.
Este capítulo apresenta várias distribuições de probabilidade para modelar dados não normais. Em particular, você conhecerá as distribuições t multivariadas, que conseguem modelar caudas mais pesadas e generalizam a distribuição t de Student univariada. Você também será apresentado a diversas distribuições assimétricas, projetadas especificamente para modelar dados com assimetria à direita ou à esquerda.
No capítulo final, você vai conhecer técnicas para analisar dados de alta dimensão, incluindo a Análise de Componentes Principais (PCA) e o Escalonamento Multidimensional (MDS). Você também vai aprender a aplicar essas técnicas analisando dados.
Exercicio Atual