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.
Descrição
Informação Adicional
Título | Técnicas Multivariadas Exploratórias |
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Subtítulo | Teorias e Aplicações no Software Statistica |
Autor(es) | Lorena Vicini, Adriano Mendonça Souza, Fidel Ernesto Castro Morales e Francisca Mendonça Souza |
Editora/Selo | Editora UFSM |
Assunto Principal | Estatística |
Assunto Secundário | Não |
Origem do Livro | Nacional |
Coleção | Não |
Número de Páginas | 240 Pág. |
Acabamento | N/A |
Número da Edição | 1ª |
Ano da Edição | 2018 |
ISBN (SKU) | 9788573913224 |
Código de Barras | 9788573913224 |
Faixa Etária | Graduação, Pós-Graduação e outros. |
Idioma | Português |
Número do Volume ou Tomo | Único |
Classificação Fiscal (NCM) | 49019900 |
Comprar na Apple | Não |
Comprar no Scribd | N/A |
Sumário
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