Análise Multivariada no R

Descrição:

A análise multivariada é uma ferramenta essencial para compreender conjuntos de dados complexos. Ao utilizar simultaneamente múltiplas variáveis, essa abordagem estatística oferece insights valiosos e uma compreensão mais completa do comportamento dos dados. 

Enquanto em alguns casos a análise univariada pode ser útil, a análise multivariada nos permite mergulhar mais fundo e extrair uma riqueza de informações.

Neste curso dinâmico e prático, exploraremos os fundamentos teóricos e aplicados da análise multivariada, incluindo conceitos como: componentes principais, variáveis canônicas, análise de fatores e muito mais.

Para quem é este curso:

• Acadêmicos de graduação, pós-graduação e profissionais de diversas áreas de atuação, que trabalhem com multi-características em suas análise de dados.

Requisitos:

• Conceitos básicos de estatística e linguagem computacional em ambiente R.

Ementa do Curso:

• Introdução à Análise Multivariada

• Componentes Principais

• Variáveis Canônicas

• Análise de Fatores

• Análise Discriminante

• Análise de Agrupamento

Sobre o ministrante

Filipe Ribeiro Formiga Teixeira: Graduado em Estatística pela Universidade Federal do Piauí (2009-2013), mestre em Estatística Aplicada e Biometria pela Universidade Federal de Viçosa (2013-2015) trabalhando na área de Estatística Multivariada e Seleção Genômica aplicadas a dados de suínos, doutor em Estatística Aplicada e Biometria pela Universidade Federal de Viçosa (2015-2018) trabalhando na área de Modelos Não Lineares Mistos e Seleção Genômica aplicados a curvas de lactação. Atualmente é pós-doutorando em Estatística Aplicada e Biometria pela Universidade Federal de Viçosa (2013-2015) trabalhando com Modelos Não Lineares Mistos aplicados a crescimento de plantas.

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