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Técnicas Multivariadas Exploratórias: Teorias e Aplicações no Software Statisca

UFSM
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Teorias e Aplicações no Software Statisca


Sinopse:

Esta obra apresenta, em um primeiro momento, uma revisão de literatura, levando em consideração textos clássicos e atuais buscando revelar ao máximo a técnica de análise exploratória multivariada. No livro são abordadas as técnicas de análise de agrupamentos, análise de componentes principais, análise fatorial, análise fatorial de correspondência e análise discriminante com os seus respectivos tutoriais para a execução das análises utilizando o software Statistica®. A estatística, por ser multidisciplinar, está inserida em várias áreas do conhecimento, por isso, o seu entendimento e sua interpretação como ferramenta de pesquisa são de fundamental importância. Podendo a estatística ser utilizada pelas áreas das exatas, da comunicação, das rurais, das engenharias, da saúde, das ciências biológicas, entre outras, tanto em níveis de graduação como de pós-graduação. No decorrer deste livro são apresentados exemplos do desenvolvimento de cada técnica bem como de suas aplicações práticas, buscando, de forma simples e clara, o entendimento do leitor para que ele possa compreender sob que condições e como poderão ser aplicadas as técnicas aqui apresentadas, bem como possa interpretar os resultados obtidos nas análises.


Título: Técnicas Multivariadas Exploratórias
Autores: Lorena Vicini, Adriano Mendonça Souza, Fidel Ernesto Castro Morales e Francisca Mendonça Souza
Editora: UFSM
ISBN: 9788573913224
Assunto: Livros
Idioma: Português
Data de Lançamento: 2018
Número de Páginas: 240
Tamanho: 22,5 x 16
Edição:

APRESENTAÇÃO

1 INTRODUÇÃO

2 CONCEITOS BÁSICOS
2.1 Variável estatística
2.2 Escalas de medidas
2.3 Validade e confiabilidade

3 ANÁLISE DE AGRUPAMENTOS – AA
3.1 Alguns coeficientes de medida de distância
3.2 Alguns métodos de encadeamento
3.3 Qual o melhor método de agrupamento?
3.4 Como interpretar o dendrograma
3.5 Aplicações em análise de agrupamentos

4 ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS – ACP
4.1 Geração das componentes principais
4.2 Seleção e interpretação das componentes principais
4.3 Matriz de variância-covariância e matriz de correlação
4.4 Alguns conceitos úteis para relembrar

5 ANÁLISE FATORIAL – AF
5.1 Medidas de adequação ao modelo fatorial
5.2 O modelo fatorial
5.3 Tipos de estimação dos fatores
5.4 Melhor visualização das variáveis – rotação de eixos
5.5 Como proceder à seleção do número de fatores e à validação do modelo
5.6 Aplicação no software – AF

6 ANÁLISE FATORIAL DE CORRESPONDÊNCIA – AFC
6.1 Exemplificando a técnica
6.2 Como comparar perfis

7 ANÁLISE DISCRIMINANTE – AD
7.1 A função discriminante
7.2 Escore de corte
7.3 Aplicação

BIBLIOGRAFIA

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