Universidade Federal do Espírito Santo

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Informações Gerais
Disciplina:
Métodos Multivariados de Análise de Dados ( PCON1038 )
Unidade:
Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis
Tipo:
Optativa
Período Ideal no Curso:
Sem período ideal
Nota Mínima para Aprovação:
6.00
Carga Horária:
60
Número de Créditos:
4

Objetivos

Ementa
Técnicas de Dependência: Análise Discriminante, Logit, DEA, Penalized Models. Técnicas de Interdependência: Análise de Conglomerados; Análise Fatorial; Análise de Correspondência.Questionários como ferramenta de pesquisa: cuidados na preparação dos questionários para pesquisas amostrais. Técnicas de eliminação de outliers: discrepância univariada, alavancagem e influência. Técnicas de seleção de variáveis: wrapper e filter methods. Técnicas de seleção de modelos e overfitting: ROC, AIC, R-quadrado. Técnicas de reamostragem: K-fold, Repeated Splits, Bootstrap.

Bibliografia
BÁSICA FÁVERO, L. P.; BELFIORE, P.; SILVA, F. L.; CHAN, B. L.; Análise de Dados . Modelagem Multivariada para Tomada de Decisões. Elsevier - Campus, Rio de Janeiro, 2009. BOGETOFT, PETER, AND LARS OTTO. Benchmarking with DEA, SFA, and R. International Series in Operations Research & Management Science, v. 157. New York: Springer, 2011. BRITO, G.A.S.; NETO, A.A.; CORRAR, L.J. Sistema de classificação de risco de crédito: uma aplicação a companhias abertas no Brasil. Revista Contabilidade & Finanças 20, no. 51 (December 2009): 28.43. KUHN, M.; JOHNSON,K. Applied Predictive Modeling. New York: Springer, 2013. COMPLEMENTAR CORRAR, L. J. et al. Análise Multivariada. São Paulo: Atlas, 2007. FÁVERO, L.P. Modelos de Regressão Com Excel®, Stata® E SPSS®. 1a. Rio de Janeiro, RJ: Elsevier, 2015. HAIR; BLACK; BABIN; ANDERSON; TATHAM. Multivariate Data Analysis; Pearson Prentice Hall, 6th ed., 2006. VENABLES, W.N.; SMITH, D.M. An Introduction to R. 2017. Disponível em: https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.pdf.

Bibliografia Complementar
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