Fornecer aos alunos os conceitos básicos de Estatística Multivariada assim como sua aplicação nos estudos de fenômenos onde vários componentes se comportam de forma correlacionada.
Probabilidade: Vetor de variáveis aleatórias, Distribuição conjunta/marginal, Esperança e variância condicional/marginal. Estatística: Regressão Logística simples, Teste Qui-Quadrado, Testes de normalidade, Testes não-paramétricos. Técnicas Multivariadas: Gráficos multivariados, Regressão Linear Múltipla, Regressão Logística Múltipla, Análise de Variância Múltipla; Análise de agrupamento; Análise de componentes principais; Análise fatorial; Análise discriminante e Análise de correspondência
Probabilidade: Vetor de variáveis aleatórias, Distribuição conjunta/marginal, Esperança e Variância condicional/marginal. Estatística: Regressão Logística simples (coeficiente de associação, sensitividade e especificidade, risco relativo, razão de chances), Teste Qui-Quadrado (testes de aderência, homogeneidade e independência), Teste de normalidade (Shapiro-Wilk, Teste de Kolmogorov-Smirnov), Testes não-paramétricos para amostras pareadas e independentes. Técnicas Multivariadas: Gráficos multivariados, Regressão Linear Múltipla, Regressão Logística Múltipla, Análise de Variância Múltipla; Análise de agrupamento; Análise de componentes principais; Análise fatorial; Análise discriminante e Análise de correspondência
G.C. Runger, D. Montgomery. Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros. São Paulo: Ed. LTC, 2009. D. C. Montgomery, E. A. Peck, G. G. Vining, Introduction to Linear Regression Analysis, 4th ed., Hoboken: John Wiley, 2006. W. J. Conover, Practical Nonparametric Statistics, 3rd ed., New York: John Wiley d Sons, 1999. R. A. Johnson, D. W. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis, 6th ed., New Jersey: Prentice Hall, 2007.
