Análise Multivariada
Código: PGGM1042
Curso: Mestrado Acadêmico em Genética e Melhoramento
Créditos: 4
Carga horária: 60
Ementa:
1. Fundamentação básica à análise multivariada; 2. Processo inicial para as análises
estatística multivariada; 3. Distribuição Normal Multivariada; 4. Testes de Hipóteses para o Vetor
de Médias (Harold Hotelling); 5. Análise da estrutura de covariância (ANCOVA); 6. Análise de
componentes principais; 7. Análise da variância multivariada (MANOVA); 8. Análise fatorial
(inferência sobre a estrutura das matrizes de covariância); 9. Análise discriminante; 10. Análise de
classificação (Método de Fisher); 11. Análise de correspondência; 12. Análise de agrupamentos
(Clusters); e 13. Escalonamento Multidimensional.
Bibliografia:
ANDERSON, T. W. An Introduction to Multivariate Statistical Analysis. 2ª ed. New York: John Wiley & Sons,
1984.
ARBOLINO, Roberta et al. Towards a sustainable industrial ecology: Implementation of a novel approach in
the performance evaluation of Italian regions. Journal of Cleaner Production, v. 178, p. 220-236, 2018.
BAROUCHE, J; SAPORTA G. Análise de dados. Rio de Janeiro: Zahar editores. 1980.
BUSSAB, W.; O. MIAZAKI, E. S.; ANDRADE, D. F. Introdução à Análise de Agrupamentos. 9° SINAPE. São
Paulo. 1990.
CARDOSO, ANA. As Estratégias de Amostragem e a Inferência Estatística. ANAIS do Instituto Hidrográfico,
p. 117, 2005.
DOABI, SHAHAB AHMADI; AFYUNI, MAJID; KARAMI, MAHIN. Multivariate statistical analysis of heavy metals
contamination in atmospheric dust of Kermanshah province, western Iran, during the spring and
summer 2013. Journal of Geochemical Exploration, v. 180, p. 61-70, 2017.
EVERITT, B. S. Graphical Techniques for Multivariate Data. London: Heinemann Educational Books, 1978.
GREENACRE, Michael; BLASIUS, Jorg (Ed.). Multiple correspondence analysis and related methods. CRC
press, 2006.
GREENACRE, M. J. Theory and Applications of Correspondence Analysis. New York: Academic Press, 1984.
JOHNSON, R. A.; WICHERN, D. W. Applied Multivariate Statistical Analysis. New Jersey: Englewood
Cliffs, 1998. MORRISON, D. F. Multivariate Statistical Methods. McGraw-Hill, 1976.
HAIR, A. et all. Análise Multivariada de dados. Porto Alegre: Artmed. 2005.
HERRANDO PÉREZ, SALVADOR. Manual de ecología matemáticaun enfoque práctico al análisis
multivariado (PCA, CLUSTER y MDS) para detectar patrones en ecología. 2002.
HOU, DEYI et al. Integrated GIS and multivariate statistical analysis for regional scale assessment of heavy
metal soil contamination: A critical review. Environmental Pollution, v. 231, p. 1188-1200, 2017.
JOHNSON, Richard Arnold et al. Applied multivariate statistical analysis. Upper Saddle River, NJ: Prentice
hall, 2002.
JOHNSON, RICHARD A.; WICHERN, Dean V. Applied Multivariate Statistical Analysis. 2014.
LANDIM, P. M. B. Análise estatística de dados geológicos multivariados. Oficina de Textos, 2011.
KHATTREE R.; NAIK, D. Multivariate data reduction and discrimination – with SAS software. SAS USA:
Institute Inc. North Caroline. 2000.
MARDIA, K.V.; KENT, J.T.; BIBBY, J.M. Multivariate analysis. London: Academic,. 1979.
PLA, LAURA E. Análisis multivariado: método de componentes principales. OEA, Washington, DC (EUA).
Secretaría General. Programa Regional de Desarrollo Científico y Tecnológico, 1986.
PEREIRA, J. C. R. Análise de dados qualitativos: estratégias metodológicas para as ciências da saúde
humanas e sociais. Edusp, 1999.
REIS, ELIZABETH. Estatística multivariada aplicada. Edições Sílabo, 2001.
SEBER, GEORGE AF. Multivariate observations. John Wiley & Sons, 2009.
TEFAS, Anastasios; PITAS, Ioannis. Principal Component Analysis. Intelligent Systems, 2018.
ZOU, HUI; HASTIE, TREVOR; TIBSHIRANI, Robert. Sparse principal component analysis. Journal of
computational and graphical statistics, v. 15, n. 2, p. 265-286, 2006
