Catarina S Nunes

Dados e testes Multivariados
Análise em componentes principais
Técnicas de agrupamento
Análise de Regressão

Ao concluir esta unidade curricular o estudante deve estar capaz de:
- identificar, caracterizar e distinguir ao nível mais profundo as diferentes técnicas multivaridas do programa;
- selecionar e aplicar sobre um conjunto de dados as metodologias;
- interpretar os resultados e indicar as limitações;
- aplicar com à vontade o software estatístico SPSS ou outro que venha a ser adotado.

1. Introdução aos dados multivariados
2. Testes Multivariados. Análise de Variância Multivariada - MANOVA
3. Análise em Componentes Principais e Análise Fatorial
4. Análise Discriminante
5. Análise de Clusters
6. Tópicos de Análise de Regressão

- Reis, E. (2001) Estatística Multivariada Aplicada, 2ª Edição, Edições Sílabo.
- Marôco, J. (2018) Análise Estatística com o SPSS Statistics, ReportNumber.
- Jonhson, R. A., Wichern D. W. (2007) Applied Multivariate Statistical Analysis, Pearson Prentice Hall.
- Manly, B.F.J. (2005) Multivariate Statistical Methods, Chapman & Hall /CRC. 
- Hair, JF, et al. (2014) Multivariate Data Analysis,  7th Edition, Pearson Education Limited.

E-learning

A avaliação tem caráter individual e implica a coexistência de duas modalidades: avaliação contínua (60%) e avaliação final (40%). Essa avaliação será desenvolvida na aplicação de formas diversificadas, definidas no Contrato de Aprendizagem da unidade curricular.

São pré-requisitos para o acompanhamento da UC conhecimentos de Álgebra Linear, Estatística Descritiva e Inferência Estatística. A Universidade Aberta providencia uma licença de utilização do Software IBM SPSS sem custos adicionais para o estudante, caso seja este o software escolhido. Outros softwares serão de Acesso Livre.