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 Capacitar o aluno para o entendimento e compreensão de diversas técnicas de análise de dados multivariados, possibilitando que o mesmo estabeleça conclusões a respeito da população a partir das amostras estudadas. Aplicar as metodologias apresentadas por meio do uso de programas computacionais estatísticos.

Aspectos da análise multivariada – Vetores aleatórios e geometria da amostra - Distribuição normal multivariada – Amostra de uma população multinormal – Inferências sobre o vetor de médias – Intervalos de confiança simultâneos – Modelos de regressão linear multivariados.

ANDERSON, T. W. An introduction to multivariate statistical analysis. 3rd. ed. New York: Wiley-Interscience, 2003. xx, 721 p. JOHNSON, Richard Arnold; WICHERN, Dean W. Applied multivariate statistical analysis. 5th ed. - Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall, 2002. xviii, 767 p. HAIR, Joseph F. Análise multivariada de dados. 6. ed. Porto Alegre: Bookman, 2009. x, 688 p.

HARVILLE, David A. Matrix algebra from a statistician's perspective. New York, N.Y.: Springer, 2008. xvi, 634 p. MARDIA, Kanti; KENT, J.; BIBBY, J. Multivariate analysis. New York, NY: Academic Press, 1980. 521 p. MINGOTI, Sueli Aparecida. Análise de dados através de métodos de estatística multivariada: uma abordagem aplicada. BeloHorizonte, MG:Ed. daUFMG, 2005. 295p. MUIRHEAD, Robb. Aspects of multivariate statistical theory. New York, NY: Wiley-Interscience, 1982. 712 p. SEARLE, S. R. Matrix algebra useful for statistics. New York: J. Wiley, 1982. xxii, 438p.