Apresentar os fundamentos e métodos para análise, modelagem e interpretação de dados multivariados.
1. Conceitos básicos de análise multivariada. 2. Técnicas de dependência. 3. Técnicas de interdependência. 4. Modelagem e aplicações.
1. Introdução à análise multivariada de dados. 2. Análise de regressão linear simples e múltipla. 3. Análise fatorial e de componentes principais. 4. Análise de agrupamentos. 5. Escalonamento multidimensional. 6. Análise discriminante. 7. Análise de regressão logística. 8. Tópicos complementares.
Bibliografia Básica: CORRAR, L.; PAULO, E.; DIAS FILHO, J. M.; RODRIGUES, A. Análise multivariada para os cursos de administração, ciências contábeis e economia. São Paulo: Atlas, 2011. EVERITT, B.; HOTHORN, T. An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R, New York: Springer, 2011. FÁVERO, L.P. L.; BELFIORE, P. P.; SILVA, F. L.; CHAN, B. L. Análise de dados: modelagem multivariada para tomada de decisões. Rio de Janeiro: Elsevier, 2009. HAIR Jr., J. F.; BLACK, W.C.; BABIN, B. J.; ANDERSON R. E.; TATHAM, R. Análise Multivariada de Dados, 5a/6a ed., Porto Alegre: Bookman, 2006. JOHNSON, R. A.; WICHERN, D. W. Applied Multivariate Statistical Analysis, 6th ed., New Jersey: Prentice Hall, 2007. Bibliografia Complementar: DALGAARD, P. Introductory Statistics with R, New York: Springer, 2002. EVERITT, B. An R and S-Plus Companion to Multivariate Analysis, London: Springer, 2005. MARDIA, K. V.; KENT, J. T.; BIBBY, J. Multivariate Analysis, London: Academic Press, 1979. NETER, J.; KUTNER, M. H.; LI, W.; NACHTSHEIM, C.J. Applied Linear Statistical Models, 5th ed. Boston: McGraw-Hill, 2005. Textos fornecidos pelos professores.
