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Estatística Multivariada
Como 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 ...
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
inferê...
Métodos
Definições Básicas
Regressão Linear
Ferramenta estatística usada para prever futuros valores a partir de
valores passados....
Definições Básicas
Análise de componentes principais
 Os fundamentos da análise de componentes principais serão apresentados
descrevendo os ...
Regressão linear múltipla de
componentes principais
 Finalidade: Obter uma relação matemática entre UMA das variáveis (va...
Aplicações
Objetivos bem precisos, desde o início da pesquisa,
ajudam na consecução do trabalho e posterior tratamento
est...
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"
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Estatística multivariada

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Estatística multivariada

  1. 1. Estatística Multivariada Como os dados podem direcionar nossas ações
  2. 2. Introdução
  3. 3. Estabelecer relações
  4. 4. Pesquisa Correlacional x Experimental Variáveis Dependentes x Independentes Variáveis Qualitativas x Quantitativas
  5. 5. Traduzir informações em conhecimento
  6. 6. 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.
  7. 7. A Análise Multivariada
  8. 8. Estatística O que posso afirmar com os dados que tenho hoje?
  9. 9. Procedimento Metodológico Definição do problemaInício •Amostragem •Seleção de variáveis Meio •Tratamento •Análise e inferência de Dados Fim
  10. 10. Métodos
  11. 11. 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.
  12. 12. Definições Básicas
  13. 13. 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.
  14. 14. 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.
  15. 15. Aplicações Objetivos bem precisos, desde o início da pesquisa, ajudam na consecução do trabalho e posterior tratamento estatístico.
  16. 16. O que os dados nos dizem?
  17. 17. O que os dados nos dizem?
  18. 18. Obrigado! Objetivo "Dados são como filhos: você não sabe no que eles vão se tornar"

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