Métodos Estatísticos Multivariados
Com aplicações em Python
Prefácio
Este livro é uma introdução às técnicas de análise multivariada. A ideia é construir, aos poucos, uma forma de olhar para dados com muitas variáveis ao mesmo tempo: resumir informação, enxergar estruturas, comparar grupos, classificar observações e estudar relações entre conjuntos de variáveis.
O material foi escrito para estudantes que estão tendo um primeiro contato com estatística multivariada. Sempre que possível, os conceitos são acompanhados de intuição geométrica, interpretação estatística e exemplos computacionais.
Os métodos cobertos são:
- Análise de Componentes Principais
- [Análise de Correspondência] EM BREVE!
- [Análise Fatorial] EM BREVE!
- [Análise de Agrupamento] EM BREVE!
- [Análise Discriminante] EM BREVE!
- [Análise de Correlação Canônica] EM BREVE!
O livro está organizado em duas partes principais. Primeiro, revisamos os objetos básicos que aparecem o tempo todo em análise multivariada: vetores aleatórios, matrizes de covariância, estimação, normal multivariada, decomposições matriciais e medidas de distância. Em seguida, entramos nas técnicas propriamente ditas. Cada técnica forma um capítulo completo, integrando a fundamentação teórica, exemplos práticos (manuais e computacionais) e listas de exercícios.
Esse material está (e continuará por um bom tempo) sendo revisto constantemente. Certamente existem erros e partes incompletas.