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Brochura
17x24 cm
0,870 kg
1ª edição
9786555067026
Sinopse
O livro reúne técnicas que permitem a segmentação de dados, o entendimento da estrutura de dependência de um conjunto de variáveis, a classificação de indivíduos em diferentes populações e a representação de um grande volume de variáveis em um espaço de menor dimensão. As técnicas são apresentadas por meio de exemplos, buscando conciliar aspectos teóricos e aplicados. Leitores sem forte formação matemática podem se beneficiar desse farto material, de forma que evitem as demonstrações, privilegiando a compreensão sobre como cada técnica opera e em que condições pode ser utilizada. Ao final de cada capítulo são apresentados códigos em linguagem R para a obtenção das análises demonstradas.
Rinaldo Artes
Professor titular do Insper Instituto de Ensino e Pesquisa, doutor em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP), na modalidade sanduíche (IME-USP/ Universidade de British Columbia). Foi secretário da Associação Brasileira de Estatística no biênio 2006–2008 e diretor de pós graduação stricto sensu e pesquisa do Insper (2009-–2012). Possui interesses na área de modelagem estatística, análise multivariada, dados circulares e metodologia de pesquisa quantitativa.
Saiba maisLúcia Pereira Barroso
Professora associada do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP), possui mestrado em Estatística pelo IME–USP e doutorado sanduíche pelo IME–USP (London School of Economics). Foi presidente da Associação Brasileira de Estatística (2004–2006) e vice-presidente do IASS International Association of Survey Statisticians (2019–2021). Atuou como editora responsável na Revista Brasileira de Estatística e também como editora executiva do Brazilian Journal of Probability and Statistics. Foi presidente da comissão de graduação e coordenadora do bacharelado em Estatística do IME–USP. Dentre as suas áreas de interesse estão a análise multivariada, modelos de regressão e inferência estatística.
Saiba maisSumário
1. Notações, resultados básicos e convenções
2. Estatística descritiva
3. Análise de componentes principais
4. Análise fatorial
5. Escalonamento multidimensional
6. Análise de correspondência
7. Análise de correlação canônica
8. Análise de agrupamentos
9. Análise discriminante e classificatória
10. Classificação com regressão logística
11. Árvores de decisão
Apêndice A – Conjuntos de dados
Apêndice B – Tópicos de álgebra linear e álgebra matricial
Apêndice C – Vetores aleatórios
Apêndice D – Testes de hipóteses multivariados
Apêndice E – Construção e avaliação de escalas
Bibliografia
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Material de Apoio
Detalhes do livro
- Tipo: Livro Impresso
- ISBN: 9786555067026
- Acabamento: Brochura
- Total de Páginas: 534 páginas
- Ano da Edição: 2023
- Peso: 0,870 kg
