Estatística multivariada

Estatística MultivariadaComo os dados podem direcionar nossas ações

Introdução

Estabelecer relações

Pesquisa Correlacional x Experimental

Variáveis Dependentes x Independentes

Variáveis Qualitativas x Quantitativas

Traduzir informações em conhecimento

Redução de Variáveis

A maneira própria de fazer ciência,

procurando reduzir a poucas

variáveis, desenvolveu muito um

ramo da estatística que olha as

variáveis de maneira isolada — a

estatística univariada.

A Análise Multivariada

Estatística

O que posso afirmar com os

dados que tenho hoje?

Procedimento Metodológico

Definição do problemaInício

•Amostragem

•Seleção de variáveis

Meio•Tratamento

•Análise e inferência de Dados

Fim

Métodos

Definições Básicas

Regressão Linear

Ferramenta estatística usada para prever futuros valores a partir de

valores passados.

Correlação de Pearson

O coeficiente mede a intensidade e a direção de relações lineares. A

intensidade diz respeito ao grau de relacionamento entre duas

variáveis. Quanto mais próximo dos extremos do intervalo, (-1 e +1) mais forte é a correlação. Quanto mais próximo do centro do

intervalo, zero, mas fraca é a correlação linear.

Definições Básicas

Análise de componentes principais

Os fundamentos da análise de componentes principais serão apresentados

descrevendo os passos matemáticos e estatísticos a partir das necessidades de

interpretação adequada da matriz de dados. O entendimento exaustivo do

assunto requer o conhecimento de operações com matrizes e por isso optamos

por uma abordagem conceitual usando as noções de álgebra linear.

Regressão linear múltipla de

componentes principais

Finalidade: Obter uma relação matemática entre UMA das variáveis (variável

dependente) e o restante das variáveis que descrevem o sistema (variáveis

independentes).

Pode ser usada na predição de resultados.

Aplicações

Objetivos bem precisos, desde o início da pesquisa,

ajudam na consecução do trabalho e posterior tratamento

estatístico.

O que os dados nos dizem?

O que os dados nos dizem?

Obrigado!

Objetivo

"Dados são como filhos: você não sabe no que eles vão se tornar"