Análise Multivariada

Análise Multivariada

1. Objetivos

   • Seleção de variáveis
   • Predição
   • Inferência
   • Estimação de Parâmetros

2. Componentes

   • Variável Dependente
   • Variável Independente

3. Etapas de Uso

   • Planejamento
   • Estimação
   • Validação
   • Interpretação

4. Premissas Gerais

   • As Variáveis devem ser aleatórias e inter-relacionadas
   • Os Modelos devem ser parcimoniosos
   • A Significância deve ir além da estatística, os resultados devem conter um efeito demonstrável

5. Técnicas

   • Técnica de Dependência
     • Regressão Linear Múltipla
       • Origem
         • Regressão Linear
           • Quando existe apenas uma variável dependente e uma independente
       • Requisitos
         • A variável independente deve ser do tipo Quantitativa Contínua
       • Quando existe mais de uma variável independente
       • Premissas Específicas
         • Não tenha pontos atípicos
         • Erros independentes e com distribuição Normal
         • Variância Constante
       • Estratégias na Seleção de Variáveis
         • Específicação Confirmatória
         • Abordagem Combinatória
         • Busca Sequencial
           • Método StepWise ( Inclusão e Eliminação)
           • Método Forward ( inclusão)
           • Método Backward ( eliminação)
       • Multicolinearidade
         • Verifica o inter-relacionamento entre as variáveis independentes
           • Medidas
             • Tolerância
             • VIF -Fator de Inflação da Variância
           • Variabilidade Compartilhada
             • Correlação Parcial
             • Correlação SemiParcial
     • Análise Discriminante
     • Análise Conjunta
     • Equações Estruturais
     • MANOVA
   • Técnica de Interdependência
     • Análise Fatorial
     • Análise de Agrupamento
     • Análise de Correspondência
     • Escalonamento Multidimensional

6. Tipos de Erros

   • Erro de Medida
     • Está relacionado a que grau os valores obtidos são diferentes dos valores reais.
   • Erro Estatístico
     • É o erro aleatório estatístico inerente a aplicação das ténicas

7. Análise de Resíduos

   • Os resíduos refletem as suposições que devem ser validadas para que os resultados sejam confiáveis. Cada técnica devem utilizar a análise de resíduos para validas as suas premissas