1. Introdução: Propriedades básicas; matrizes ortogonais; formas quadráticas; autovalores
e autovetores.
2. Vetores aleatórios e distribuições multivariadas: Introdução; vetores aleatórios;
geometria amostral e amostragem aleatória; decomposição espectral da matriz de
covariâncias e de correlações; distribuições de probabilidades multivariadas: normal
multivariada, Wishart.
3. Análise de componentes principais: Modelos para análise de componentes principais;
número e estrutura de componentes principais; inferência para análise de componentes
principais; aplicações à análise exploratória de dados.
4. Análise fatorial: Modelos paramétricos lineares de análise fatorial; estimação dos
parâmetros; ajuste do modelo; rotação; estimação dos escores dos fatores; aplicações à
análise exploratória de dados.
5. Análise de correlações canônicas: Modelo para análise de correlação canônica;
associação e redundância; análise de correlação canônica parcial e biparcial; previsão e
validade em regressão multivariada com análise de correlação canônica; seleção de
variáveis.
6. Análise de agrupamentos: Distâncias de similaridade; métodos aglomerativos
hierárquicos; métodos não hierárquicos; determinação do número de clusters;
escalonamento multidimensional; visualização de clusters.
7. Análise discriminante: Classificação e discriminação para duas populações;
classificação e discriminação com várias populações; avaliação de funções de
classificação; método de Fisher para discriminação entre várias populações.
8. Tópicos adicionais: Análise fatorial confirmatória; modelos de equações estruturais;
modelos Bayesianos de análise fatorial; MANOVA e MANCOVA.

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New Jersey: Prentice Hall, 2007.

Não informado

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abordagem aplicada. Belo Horizonte: Editora UFMG, 2005.
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