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Informações da Disciplina

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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação

Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto

Administração

Disciplina: RAD2507 - Tópicos Avançados em Estatística Aplicada

Advanced Topics in Applied Statistics

Créditos Aula:	2
Créditos Trabalho:	0
Carga Horária Total:	30 h
Tipo:	Semestral
Ativação:	01/01/2015	Desativação: 30/01/2023

Objetivos

Aprofundar o conhecimento do futuro administrador em técnicas estatísticas multivariadas.

Programa Resumido

Técnicas de análise multivariada para dados qualitativos e quantitativos.

Programa

Conforme a época na qual a disciplina for ministrada, o seu conteúdo será fixado.

Avaliação

Método

Aulas expositivas
Resolução de exercícios
Avaliações
A utilização de métodos adicionais fica a critério do professor ministrante.

Critério

A critério do professor ministrante.

Norma de Recuperação

Estará apto a efetuar a prova de reavaliação o aluno que tiver como média final na disciplina uma nota igual ou superior a três (3,0) e inferior a cinco (5,0), e tiver, no mínimo, 70% (setenta por cento) de freqüência às aulas. O cálculo de uma média aritmética simples será feito com a nota da prova de reavaliação e a média final obtida pelo aluno na disciplina. Se esta média resultar em uma nota igual ou superior a cinco (5,0), o aluno será aprovado.

Bibliografia

Básica
1.	MANLY, B. F.J. Métodos estatísticos multivariados: uma introdução, 3 ed. Porto Alegre: Bookman, 2008.
2.	FAVERO, L.P.; BELFIORI, P.; da Silva, F. L.; CHAN, B. Analise De Dados: Modelagem Multivariada Para Tomada De Decisoes .1. Ed. editora campus, 2009.
3.	CORRAR, L. J.; PAULO, E.; DIAS FILHO, J. M.; Analise Multivariada: Para Os Cursos De Administraçao, Ciencias Contabeis E Economia. 1 ed. Editora atlas, 2007.
Complementar
1.	MALHOTRA, N. K. Pesquisa de Marketing. 3. ed., Bookman.
2.	HAIR Jr. et al. Multivariate Data Analysis with Readings. 4. e. Prentice Hall, 1995.
3.	JOHNSON, R. A. Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice Hall, 1992.
4.	LATTIN, J. Análise de dados Multivariados, Cengage Learning, 2011

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