Notas de aula em forma de livro:

Este livro está incompleto e será atualizado várias vezes ao longo da disciplina.
Volume II de "Statistical Foundations of Data Science, a view towards applications"
Última versão disponível: 19/Março/2026

Slides das aulas:

	Nesta coluna está o material coberto em sala de aula	Nesta coluna, material suplementar

10/março	Regressão Linear Slides introdutórios (eliminar esta aula no futuro)
12/março	Slides: Otimalidade de E(Y\|X) para predição
17/março	Slides: LS as orthogonal projection
19/março	Slides: LS as orthogonal projection (continuação) Slides: Stochastic view of LS estimate	Lista 01 de exercícios: Fazer APENAS os exercícios 5 a 12. Entregar via moodle até 23/março (segunda-feira), até 23:59 horas. Se não estiver matriculado ainda, entregue no meu escaninho na secretaria do DCC ou em sala. Não envie para meu e-mail
24/março	Slides: Stochastic view of LS estimate	Lista 02 de exercícios: Entregar dia 26/março (quinta-feira) , até 23:59 horas
26/março	Slides: Estimativa de sigma^2 e Teorema de Gauss-Markov	Lista 03 de exercícios: Entregar dia ???? Use os dados abaixo: Dados de preços de aptos em BH Dados de circulo


	DAQUI PARA BAIXO: material não editadao para 2026

10/abril (remoto)	Slides: intervalos de confiança	Video no YouTube:
15/abril	Slides: testes de hipóteses
17/abril	não houve aula
22/abril	MLE - Introdução MLE - Regressão Logística
24/abril	Continuação: MLE - Regressão Logística
29/abril	MLE - Introdução MLE - Uni-dimensional - exemplos
01/maio	Feriado Merece uma cor azul piscina
06/maio	MLE Multivariado - exemplos
08/maio	PRIMERA PROVA	PROVA APLICADA NA VERSÃO PRÉVIA DESSE CURSO. 1a prova - 2023 - Pegue aqui (sem gabarito) PROVAS APLICADAS QUANDO A DISCIPLINA FECD ERA UMA SÓ: Prova 2015 Prova 03 de 2016 e Prova 04 de 2016 Prova 2017 Prova 03 de 2018 e Prova 04 de 2018 Prova 03 de 2019 e Prova 04 de 2019 Prova 03 de 2020, com gabarito Prova 03 de 2021 Gabarito da Prova 03 de 2021
13/maio	Outros Métodos de Estimação Teoria de Estimação
15/maio	Desigualdade de Cramér-Rao
20/maio	Otimalidade do MLE - caso univariado mesmos slides de acima
22/maio	Consistência do MLE Informação de Fisher multivariada
27/maio	Desigualdade de Cramér-Rao multivariade & Otimalidade do MLE multivariado mesmos slides de acima
29/maio	Misturas e Algoritmo EM	Vídeos do Andrew Ng ensinando o algoritmo EM em 2018 para os alunos de Stanford. Vídeo 1 Vídeo 2 Notas de aula de Andrew Ng (ano 2023) para o curso de ML em Stanford. Algoritmo EM está no capítulo
03/junho	Algoritmo EM	Vídeos do coursera usando EM em text mining (< 10 min cada) Vídeo 1 Vídeo 2 Vídeo 3 Vídeo 4 Vídeo 5 Vídeo 6
05/junho	SEGUNDA PROVA	PROVAS ANTIGAS (aplicadas em FECD-A e FECD-B): Prova 2015 Prova 03 de 2016 e Prova 04 de 2016 Prova 2017 Prova 03 de 2018 e Prova 04 de 2018 Prova 03 de 2019 e Prova 04 de 2019 Prova 03 de 2020, com gabarito Prova 03 de 2021 Gabarito da Prova 03 de 2021 Prova 02 de 2023 Prova 03 de 2023
10/junho	Fim do algoritmo EM (Teorema: EM converge para máximo local) Suficiencia e Família Exponencial
12/junho	Família Exponencial (slides estao na aula anterior) Nao cobrimos modelo GLM
17	Decomposicão mais refinada do erro de estimação - NAO COBRIMOS
19 - Feriado Corpus Christi
24 - METMA (nao houve aula)	SGD: Stochastic Gradient Descent - NAO COBRIMOS
26 - METMA (nao houve aula)	SGD: Stochastic Gradient Descent - NAO COBRIMOS
01/julho	Seleção de modelos e distância de Kullback-Leibler
03/julho	Seleção de modelos e distância de Kullback-Leibler
08/julho	TERCEIRA PROVA
10/julho	PROVA SUPLEMENTAR - se perdeu alguma anterior	COB\\homewin-prof.dcc.ufmg.br\assuncaoRE A MATÉRIA TODA

	IGNORE LINHAS ABAIXO POR ENQUANTO

	Slides sobre regressão como projeção ortogonal Slides sobre a versão estocástica de mínimos quadrados Slides sobre análise de regressão com R	Dados de preços de aptos em BH Dados de mortalidade fundo de pensão BB: dados e README Dados: TurtleEggs.txt e seu README Dados: starvelocity.txt Dados Munique, aluguéis: dados e README Dados de circulo Dados de QI de crianças Dados de cimento Dados de AsfaltoSeleção de modelos e distância de Kullback-Leibler
	Divergência de Kullback-Leibler e distância entre distribuições Entropia, Kullback-Leibler e AIC para seleção de modelos
	FERIADO. Merece uma cor azul piscina