Caros Redistas,
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Certa vez o Renato AssunÃÃo - para os poucos jovens que o desconhecem -,
à Professor Titular de EstatÃstica da UFMG, disse na rede uma coisa interessante:
"Entre nÃs, a Clarice à quem mais trÃs estrangeiros para o PaÃs e Piracicaba
nÃo tem aeroporto".
Acho que sua assertiva à verdadeira mas eu aproveito aqui para reiterar o
excelente trabalho que a Profa. Clarice desempenha em prol da EstatÃstica do Brasil
nos bastidores, sempre direcionado a formar um capital humano de muito bom
nÃvel, que hoje està presente em vÃrios dos nossos departamentos de estatÃstica.
Super-exigente com seus alunos, nÃo mede esforÃos de atender seus orientandos
atà nos domingos e feriados. Sem medo de errar, muito poucos trabalham como ela
pela estatÃstica do Brasil. Em tempo: a vinda do Bent Jorgensen e Anthony Davison
para a EMR deve-se aos seus contactos. ParabÃns Clarice, continue sempre assim.
Como vocà bem sabe, sou seu fà hà muitos anos!
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Cordiais SaudaÃÃes,
Gauss
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"O Ãnico lugar no mundo onde o sucesso vem antes do trabalho à no dicionÃrio" (Vidal Sasson)
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Em 26/02/2009 08:18, Clarice G.B. Demetrio escreveu:
Caros colegas,
O professor Bent Jorgensen estara em nosso Departamento de 4 de
marÃo a 4 de abril com recursos FAPESP.
Dias: 6, 13, 20 e 27/03/2009
Horario: 8 Ãs 12h
"Multivariate Data Analysis and Chemometrics"
Abstract
The purpose of the course is to give an introduction to the basic
techniques of chemometric data analysis and multivariate calibration. The
course is aimed at applied science students and researchers interested in
NIR (Near Infra Red) spectroscopy or in other areas where multivariate
calibration methods are used. The course begins with a brief review of
elementary statistics and matrix algebra, although some familiarity with
these topics would be an advantage in order to get the full benefit of the
course. First some important topics in multivariate data analysis arereviewed, namely multiple and multivariate regression models, followed by
principal components analysis and principal components regression. At the
end follows an overview of the technique of partial least squares
regression, which is a regression technique especially suited for
regression problems where the number of data (n) is smaller than the
number of regressors (m).
Program
Module 1: Chemometrics and NIR spectroscopy
Module 2: Matrix algebra
Module 3: Statistics and initial data processing
Module 4: Classical calibration methods
Module 5: Principal components analysis
Module 6: Principal components regression
Module 7: Partial least squares regression I
Module 8: Partial least squares regression II
Computer exercises using R may also be included.
http://statmaster.sdu.dk/courses/ST02/, onde estÃo as notas.
O assunto talvez seja um pouco especializado,
mas comeÃa com uma revisÃo de modelos lineares
(multivariados) e componentes principais. Depois vem PLS, que à a tÃcnica
principal na Ãrea de chimiometria. Ã uma espÃcie de regressÃo com n
à um tÃpico cada vez mais importante, com relaÃÃo à bioinformÃtica etc.
Maiores informaÃÃes com Luciane Brajao (lbrajao@esalq.usp.br)
SaudaÃÃes, Clarice
--
Clarice Garcia Borges DemÃtrio
Departamento de CiÃncias Exatas
Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"
Universidade de SÃo Paulo,
13418-900 Piracicaba, SP
Brasil
phone: 55 19 34294144 R216
Biometry, the active pursuit of biological knowledge by quantitative
methods.  R.A. Fisher, 1948
--
Clarice Garcia Borges DemÃtrio
Departamento de CiÃncias Exatas
Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"
Universidade de SÃo Paulo,
13418-900 Piracicaba, SP
Brasil
phone: 55 19 34294144 R216
Biometry, the active pursuit of biological knowledge by quantitative
methods.  R.A. Fisher, 1948