Fundamentos básicos de estatística. Estudo de casos.

Planejamento fatorial: fatoriais completos. Estudo de casos.

Planejamento fatoriais fracionais. Triagem de variáveis. Estudo de casos.

Construção e análise de modelos empíricos. ANOVA. Estudo de casos.
Modelagem de misturas. Aplicações e estudo de casos.

Otimização utilizando metodologia de superfície de resposta. Aplicações e estudo de casos.

Modelagem de misturas. Aplicações e estudo de casos.

Prova 1 Apresentação de seminários pelos alunos

Prova 1 Apresentação de seminários pelos alunos

Introdução a análise multivariada. Tipos de dados.

Análise Exploratória dos dados e reconhecimento de padrões não supervisionados: Análise de componentes principais (PCA). Análise Hierárquica de Agrupamentos (HCA). Parte prática.

Construção de modelos de Calibração: Regressão Linear Multipla (MLR), Regressão por Componentes Principais (PCR).

Validação em calibração de primeira ordem. - Regressão por Mínimos Quadrados Parciais (PLS). Parte prática.

Construção de modelos de classificação (Reconhecimento de Padrões supervisionados): KNN e SIMCA.

Prova 2 - Apresentação de seminários pelos alunos