E-BOOK Análise Multivariada Light - Sem Matemática - Volume 1 (envio por e-mail)
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Neste livro, a teoria da probabilidade é estudada exclusivamente como se fora uma disciplina matemática, e a aquisição de resultados visando o aspecto científico ou de engenharia está fora de seu propósito. Todos os exemplos citados no texto têm por finalidade elucidar os princípios gerais da teoria e identificar a relação entre esses princípios e os problemas das ciências naturais. Ao mesmo tempo, é claro, esses exemplos indicam as áreas de aplicabilidade dos resultados teóricos gerais, bem como desenvolvem a habilidade do leitor em aplicar esses resultados a problemas concretos. Tal procedimento de estudo capacita o leitor a desenvolver uma intuição incisiva para a teoria da probabilidade que o habilita, em termos gerais, a antecipar um teórico resultado probabilístico, mesmo antes de se colocarem as técnicas analíticas em ação. Além do que, observa-se que a teoria da probabilidade não pode ser estudada — especialmente no início — sem uma sistemática de solução de problemas. ... Ler mais +
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- DescriçãoE-BOOK Análise Multivariada Light - Sem Matemática - Volume 1
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Descrição
"Análise Multivariada Light - Sem Matemática" não utiliza demonstrações matemáticas e nem o uso de fórmulas para solução dos exemplos e exercícios propostos.
Este livro enfatiza o uso interpretativo de técnicas multivariadas básicas em bases de dados de áreas sociais, humanas, exatas e de saúde, solucionando os problemas através do uso direto do software estatístico SPSS e indicando a correta interpretação das saídas de cada análise realizada. É uma obra que serve tanto para pesquisadores de mercado quanto para pesquisadores acadêmicos.
O texto é repleto de aplicações e exercícios originais e modernos, extraídos da vida real de empresários e acadêmicos. Para facilitar a fixação de conceitos, logo após a explicação teórica, são apresentados, pois, uma ou mais aplicações com soluções e interpretações através do uso do SPSS. No final de cada capítulo, são propostos os exercícios com as respectivas soluções e interpretações das saídas do programa computacional utilizado.
O leitor encontrará neste livro, portanto, um texto de leitura light, sem formalismos matemáticos, voltado para interpretação de resultados e focado na vida cotidiana e com as necessidades de administradores, professores e pesquisadores em geral. - Sobre o Autor
- Especificação
Características
Tipo de Livro Livro Digital / E-book Especificações
Sobre o Autor Giovani Glaucio de Oliveira Costa
Pós-doutor em Sociologia (Análise Multivariada) pelo Instituto Universitário de Pesquisas do Rio de Janeiro. Doutor em Engenharia Elétrica (Análise Multivariada) pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro-PUC (2006). Mestre em Engenharia de Produção (Qualidade Total) pela Universidade Federal Fluminense-UFF. Graduado em Estatística pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro. Atualmente, é professor associado da Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro-UFRRJ, lotado no Instituto Multidisciplinar de Nova Iguaçu, no Departamento de Tecnologias e Linguagens, na área de Estatística e Coordenador de Disciplina Estatística Aplicada ao Turismo da Fundação CECIERJ. Na graduação, leciona as disciplinas Estatística Básica e Estatística Aplicada. No mestrado e doutorado, ensina Análise Multivariada.Informações Técnicas INSTRUÇÕES PARA BAIXAR E-BOOKS DA EDITORA CIÊNCIA MODERNA
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o Processador PowerPC® G4 ou G5 de 500Mhz
o Navegador Safari 4 ou Mozilla Firefox 3
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Sumário
Capitulo 1 - Conceitos Básicos de Análise Multivariada - 1
1.1 Analise Univariada versus Analise Multivariada - 1
1.2 Conceito de Analise Multivariada - 3
1.3 Conceito Verdadeiro de Analise Multivariada - 6
1.4 Resultado Subjetivo e Objetivo da Pesquisa Cientifica - 6
1.5 Operacionalizacao da Analise Multivariada - 7
1.6 Formulacao do Problema de Pesquisa e Objetivo - 8
1.7 Como Escolher a Tecnica Multivariada para um Estudo? - 9
1.8 Metodos Multivariados - 10
1.9 Importancia da Analise Multivariada nas Empresas - 12
1.10 Exercicios - 13
Capitulo 2 - Verificacao da Adequabilidade da Base de Dados (VADB) - 31
2.1 Conceito - 31
2.2 Dados Atipicos e Dados Perdidos (Missing Data) - 31
2.3 Dados Atipicos (Outliers) - 32
2.4 Tratamento do Outlier Univariado - 32
2.5 Tratamento de Outliers Univariados - 34
2.6 Tratamento de Outliers Multivariados - 36
2.6 Dados Perdidos (Missing Data) - 45
2.7 Hipoteses Fundamentais para Realizacao de Testes Parametricos - 49
2.8 Testes Estatisticos de Normalidade - 56
2.9 Teste Box´s M - 58
2.10 Colinearidade e Multicolinearidade - 63
2.11 Linearidade - 67
2.12 Variavel Quantitativa ou Metrica - 68
2.13 Analise de Confiabilidade Interna da Base de Dados - 69
2.14 Exercicios - 75
Capitulo 3 - Analise de Regressao Multipla - 95
3.1 Conceito de Regressao Linear - 95
3.2 Conceito de Regressao Linear Multipla - 95
3.3 Finalidades da Analise de Regressao Multipla - 95
3.4 Variaveis Independentes (Xi) - 96
3.5 Variavel Dependente (Y) - 96
3.6 Fases da Regressao Linear Simples - 96
3.7 Pressupostos da Analise de Regressao Multipla - 96
3.8 Equacao de Regressao Multipla - 97
3.9 Coeficiente de Regressao (_i) - 98
3.10 Estimacao dos Parametros da Regressao Multipla - 98
3.11 Metodos de Entrada de Variaveis - 100
3.12 Sequencia de Passos para Analise de Regressao Multipla no SPSS - 101
3.13 Exercicios - 107
Capitulo 4 - Analise da Variancia Multivariada MANOVA - 127
4.1 Conceito - 127
4.2 Justificativas para Opcao pela MANOVA - 128
4.3 Pressupostos da MANOVA - 129
4.4 Hipoteses da MANOVA - 129
4.5 ANOVAS Sucessivas Versus MANOVA - 130
4.6 Metodo da MANOVA - 131
4.7 Melhor Maneira de Investigar a MANOVA - 132
4.8 Estatisticas da MANOVA - 133
4.9 Avaliacao da Significancia Estatistica dos Resultados- Testes Multivariados - 137
4.10 Sequencia de Passos da MANOVA no SPSS - 139
4.11 Exercicios - 160
Capitulo 5 - Analise de Componentes Principais - 199
5.1 Conceito - 199
5.2 Modelo Matematico das Componentes Principais - 201
5.3 Especificacoes do Modelo - 202
5.4 Raciocinio Geometrico da Analise das Componentes Principais - 203
5.5 Interpretacao Geometrica das Componentes Principais - 204
5.6 Visao Geometrica, num Espaco 3D da Analise das Componentes Principais - 204
5.7 Teste de Esfericidade de Bartlett - 205
5.8 Teste Kaiser-Meyer-Olkin ou Teste KMO - 206
5.9 Autovalor e Autovetor - 207
5.10 Comunalidade - 208
5.11 Metodos de Extracao das Componentes Principais - 209
5.12 Matriz de Componentes Principais - 209
5.13 Numero de Componentes Principais - 210
5.14 Rotacao - 211
5.15 Diferenca da Analise de Componentes Principais e Analise Fatorial - 212
5.16 Sequencia de Passos no SPSS - 213
5.17 Exercicios - 231
Capitulo 6 - Analise Fatorial - 263
6.1 Conceito - 263
6.2 Reducao de Dimensionalidade - 264
6.3 Variacao Comum - 264
6.4 Diferenca entre Analise de Componentes Principais e Analise Fatorial - 265
6.5 Analise Fatorial por Componentes Principais - 266
6.6 Modelo Matematico da Analise Fatorial - 266
6.7 Implicacoes da Modelagem Fatorial por Componentes Principais - 268
6.8 Escores Fatoriais - 268
6.9 Etapas da Analise Fatorial - 270
6.10 Premissas da Analise Fatorial - 270
6.11 Possiveis Fontes de Erros em Analise Fatorial - 270
6.12 Limitacoes da Analise Fatorial - 272
6.13 Avaliacao da Validade e Confiabilidade da Analise Fatorial - 273
6.14 Planejamento de uma Analise Fatorial - 274
6.15 Sequencia de Passos no SPSS - 279
6.16 Exercicios - 315
Bibliografia - 457
Anexo 1 - 461Informações Técnicas
Nº de páginas: 496 Origem: Nacional Editora: Editora Ciência Moderna Idioma: Português Edição: 1ª Edição Ano: 2017 ISBN: 9788539908745 Encadernação: Brochura Autor: Giovani Glaucio de Oliveira Costa - Informações
Avaliação técnica sobre o livro
