As leituras abaixo não são pré-requisitos para acompanhar o livro. Elas são boas portas de entrada quando você quiser ver uma apresentação mais completa, outra notação ou uma discussão mais longa de algum método.
Greenacre, Michael. 2017. Correspondence Analysis in Practice. 3º ed. CRC Press.
Hair, Joseph F., William C. Black, Barry J. Babin, e Rolph E. Anderson. 2019. Multivariate Data Analysis. 8º ed. Cengage.
Harman, Harry H. 1976. Modern Factor Analysis. 3º ed. University of Chicago Press.
Hastie, Trevor, Robert Tibshirani, e Jerome Friedman. 2009. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 2º ed. Springer.
Horn, John L. 1965.
“A Rationale and Test for the Number of Factors in Factor Analysis”.
Psychometrika 30 (2): 179–85.
https://doi.org/10.1007/BF02289447.
Johnson, Richard A., e Dean W. Wichern. 2007. Applied Multivariate Statistical Analysis. 6º ed. Pearson Prentice Hall.
Jolliffe, Ian T. 2002. Principal Component Analysis. 2º ed. Springer.
Mardia, Kanti V., John T. Kent, e John M. Bibby. 1979. Multivariate Analysis. Academic Press.
McLachlan, Geoffrey J., e David Peel. 2000. Finite Mixture Models. Wiley.
Rencher, Alvin C. 2002. Methods of Multivariate Analysis. 2º ed. Wiley.