Fornecer os conceitos básicos de inferência estatística multivariada e os conceitos básicos de inferência não-paramétrica.
1. Álgebra matricial, formas quadráticas.2. Distribuição multivariada e momentos, distribuição normal multivariada.3. Teorema limite central multivariado.4. Distribuição de Wishart e de Hotteling.5. Coeficiente de correlação múltipla.6. Coeficiente de correlação parcial.7. Estimação: vetor de médias e matriz de covariâncias.8. Distribuição do coeficiente de correlação amostral.9. Inferência sobre vetores de médias: região de confiança, intervalos de confiança simultâneos e testes de hipóteses.10. Testes não paramétricos.
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.K. V. Mardia, J. T. Kent, J. Bibby, Multivariate Analysis, London: Academic Press, 1979.S. J. Holt, Applied Multivariate Analysis, Academic Press, 1972.C. R. Rao, Linear Statistical Inference and its Applications, John Wiley, 1973.G. A. F. Seber, Multivariate Observations, New York: John Wiley, 1984.
