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Objectivos de Aprendizagem |
Pretende-se que os alunos sejam capazes de escolher a metodologia apropriada para tratar dados estatísticos multivariados e ter capacidade crítica em relação aos resultados obtidos, relacionada com a análise exploratória de dados ou modelos de regressão linear ou não linear. Pretende-se ainda que os estudantes utilizem pelo menos um programa estatístico na análise desses dados multivariados (R, SPSS, etc.)
No final desta UC espera-se que o aluno:
-Conheça e aplique diferentes metodologias estatísticas multivariadas;
-Conheça e aplique princípios inferenciais gerais em modelos multivariados;
-Seja capaz de validar os pressupostos de um método estatístico multivariado;
-Seja capaz de estimar os parâmetros de um modelo multivariado;
-Seja capaz de interpretar os parâmetros de um modelo multivariado;
-Seja capaz de apresentar, verbalmente ou por escrito, os resultados, de uma análise estatística;
-Seja capaz de validar um modelo multivariado;
-Seja capaz de utilizar programas estatísticos.
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Bibliografia principal |
F. J. Hair, W. C. Black, B .J. Babin, R. E. Anderson. “Multivariate Data Analysis, 7th Edition”. Pearson Education, 2010.
B. S. Everitt, G. Dunn. “Applied Multivariate Data Analysis, 2nd Edition”. John Wiley & Sons, Ltd, 2001.
B. Everitt, T. Hothorn. “An introduction to applied multivariate analysis with R”. Springer, 2011.
R. Johnson, D. Wichern. “Applied Multivariate Statistical Analysis, 6th Edition”. Pearson, 2014.
P. Mukhopadhyay. “Multivariate Statistical Analysis”. World Scientific, 2009.
D. C. Montgomery, E. A. Peck, G. G. Vining. “Linear Regression Analysis”. John Wiley & Sons, 2001.
R. Wehrens. “Chemometrics with R, Multivariate Data Analysis in the Natural Sciences and Life Sciences”. Springer, 2011.
G. Casella, S. Fienberg, I. Olkin. “Modern Multivariate Statistical Techniques”. Springer, 2008.
D. Zelterman. “Applied Multivariate Statistics with R”. Springer, 2015.
S. Weisberg. “Applied Linear Regression”. John Wiley & Sons, 2014.
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