Nome da Atividade
MÉTODOS MULTIVARIADOS
CÓDIGO
15000473
Carga Horária
60 horas
Tipo de Atividade
DISCIPLINA
Periodicidade
Semestral
Modalidade
PRESENCIAL
Unidade responsável
CARGA HORÁRIA TEÓRICA
2
CARGA HORÁRIA PRÁTICA
2
FREQUÊNCIA APROVAÇÃO
75%
CARGA HORÁRIA OBRIGATÓRIA
4
CRÉDITOS
4
NOTA MÉDIA APROVAÇÃO
7

Ementa

A disciplina aborda majoritariamente técnicas de análise multivariada de dados. Os
assuntos abordados incluem Análise de Componentes Principais, Análise Fatorial,
Análise de Conglomerados, Análise Discriminante, Regressão Logística, Regressão por
Mínimos Quadrados Parciais (Partial Least Squares Regression) e ferramentas de data
mining. Também são abordadas técnicas de análise de decisão multi-criterio.

Objetivos

Objetivo Geral:

Capacitar os estudantes contribuindo para o conhecimento e para a análise
multivariada de dados.

Conteúdo Programático

Modulo 1: Tipos de técnicas multivariadas.
Preparação para analise multivariada.
O que é análise fatorial, exemplo, processo de decisão.
Modulo 2: Análise Fatorial.
Variáveis categóricas.
Análise de componentes principais.
Modulo 3: Análise Descriminante Múltipla
Manova, Análise multivariada de variância.
Análise Conjunta.
Análise de correlação Canônica.
Modulo 4: Técnicas de Interdependência
Análise de agrupamentos.
Escalonamento Multidimensional, MDS.
Análise de Correspondência.
Análise de cluster
Modulo 4: Modelos de Regressões
Regressão Logística
Regressão Loglinear
Regressão PLS
Modulo 5: Técnicas diversas
Data mining, AHP
Preferência declarada

Bibliografia

Bibliografia Básica:

  • HAIR JR., J.F.; ANDERSON, R.E.; TATHAM, R.L.; & BLACK, W.C. Análise Multivariada de Dados. Editora: Bookman, 6ª Edição 2009.
  • JOHNSON, R.A. & WICHERN, D. W. Applied Multivariate Statistical Analysis. Prentice Hall, 5ª Ed., Englewood Cliffs, New Jersey, 1992.
  • RENCHER, A. C. Methods of Multivariate Analysis. John Wiley & Sons, Inc., New York, 1995.

Bibliografia Complementar:

  • AKEY, T. M., GREEN, S. B. & SALKIND, N. J. Using SPSS for Windows: analyzing and understanding data. Prentice Hall, 2ª ED. Upper Saddle River, New Jersey, 2000.
  • BELFIORE, P.P.; CHAN, B. L.; FÁVERO, L.P.L; SILVA, F. L. Análise de Dados - Modelagem Multivariada para Tomada de Decisões. Editora Elsevier Campus, 2009.
  • GNANADESIKAN, R. Methods for Statistical Data Analysis of Multivariate Observation. John Wiley & Sons, Inc., New York, 2ª Ed., 1997.
  • JACKSON, J. E. A User’s Guide to Principal Components. John Wiley & Sons, Inc., New York, 1991.
  • LATTIN; J.; CARROLL, J. D.; GREEN, P. E. Análise de Dados Multivariados. Editora Cengage Learning, 2011.

Disciplinas Equivalentes

Disciplina Curso
MÉTODOS MULTIVARIADOS Engenharia de Produção (Bacharelado - Noturno)

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