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Graças ao desenvolvimento de Técnicas Multivariadas, agora é possível definir com um grau muito alto de precisão o nível de relacionamento existente entre a variação de diferentes fatores ponderados e/ou combinados. Com base nisso, os pesquisadores podem extrair informações relevantes sobre os dados disponíveis, o que lhes permite estabelecer diretrizes de ação e estratégias de intervenção mais precisas e eficazes para o futuro do projeto no qual estão trabalhando: tendências sociais, regressões econômicas, resultados políticos etc. Essa é uma disciplina que, devido à sua complexidade, exige um conhecimento amplo e abrangente sobre suas extensões e distribuições, algo em que os alunos poderão trabalhar durante o curso deste programa.

A TECH apresenta este Programa avançado de Técnicas Multivariadas como uma oportunidade única para os alunos se especializarem nessa área por meio de uma experiência acadêmica inovadora, completa e abrangente. O programa inclui 450 horas de conteúdo teórico, prático e adicional, permitindo que você se aprofunde nas  técnicas estatísticas de análise de fatores e modelagem de componentes principais, além de análise discriminante e algoritmos hierárquicos e não hierárquicos. Também se aprofundará nos princípios avançados de previsão, concentrando-se nas propriedades de suas estratégias, bem como nas recomendações para seu uso.

Tudo isso 100% online e por meio de um curso que inclui, além do programa de estudos, casos de uso para aperfeiçoar suas habilidades de forma prática, bem  como vídeos detalhados, artigos de pesquisa, leituras complementares, notícias e muito mais, além de material adicional para se aprofundar de forma personalizada nas diferentes seções do plano de estudos. Tudo estará disponível no Campus Virtual desde o início da atividade acadêmica e poderá ser baixado em qualquer dispositivo com conexão à Internet, seja computador, Tablet ou celular.

Você trabalhará conscientemente na análise estratificada em tabelas 2x2 por meio das técnicas e estratégias mais inovadoras"

Este Programa avançado de Técnicas Multivariadas conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Estatística Aplicada
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e eminentemente práticos que  foram criados, fornecem uma informação técnica e prática sobre aquelas disciplinas que são indispensáveis para a prática profissional 
• Os exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem 
• Destaque de maior importância para as metodologias inovadoras 
• As lições teóricas, perguntas aos especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual 
• A disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com conexão à internet 

Você contará com o material acadêmico mais abrangente e e inovador do momento, composto por vídeos detalhados, artigos de pesquisa, notícias, leituras adicionais e muito mais!" 

O corpo docente do curso conta com profissionais do setor, que compartilham toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para  esta capacitação, além de especialistas reconhecidos  de instituições de referência e universidades de prestígio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, onde o profissional deverá resolver as diferentes situações  de prática profissional que surgirem ao longo do curso. Para isso , contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.

O programa perfeito para se atualizar sobre os programas de formulação de problemas em modelos loglineares, onde quer que você esteja, e com um formato adaptado às suas necessidades"

Você contará com vários casos de uso com os quais poderá colocar em prática suas habilidades de classificação de indivíduos e formulação de problemas"

Para o desenvolvimento deste Programa avançado, a TECH levou em consideração os critérios de uma equipe de profissionais versados em Estatística Aplicada, mais especificamente na área de estudos e pesquisas. Graças a isso, foi possível desenvolver um programa de estudos dinâmico e multidisciplinar, mas, acima de tudo, completo e inovador, com o qual o graduado poderá adquirir um conhecimento único de técnicas avançadas de previsão, bem como das diferentes estratégias multivariadas. Tudo isso 100% online e por meio de um curso totalmente adaptado à vanguarda do ambiente universitário

No Campus Virtual, você encontrará vídeos detalhados, artigos de pesquisa, leituras adicionais, notícias e muito mais! Para que você se aprofunde de maneira personalizada nos diferentes conteúdos do programa de estudos" 

Módulo 1. Técnicas estatísticas multivariadas I

1.1. Análise fatorial

1.1.1. Introdução
1.1.2. Fundamentos de análise fatorial
1.1.3. Análise fatorial
1.1.4. Métodos de rotação de fatores e interpretação da análise de fatores

1.2. Modelagem de análise fatorial

1.2.1. Exemplos
1.2.2. Modelagem em software estatístico

1.3. Análise de componentes principais

1.3.1. Introdução
1.3.2. Análise de componentes principais
1.3.3. Análise sistemática de componentes principais

1.4. Modelização análise de componentes principais

1.4.1. Exemplos
1.4.2. Modelagem em software estatístico

1.5. Análise de correspondência

1.5.1. Introdução
1.5.2. Teste de independência
1.5.3. Perfis de linha e coluna
1.5.4. Análise da Inércia de uma nuvem de pontos
1.5.5. Análise de correspondência múltipla

1.6. Modelagem de análise de correspondência

1.6.1. Exemplos
1.6.2. Modelagem em software estatístico

1.7. Análise discriminatória

1.7.1. Introdução
1.7.2. Regras de decisão para dois grupos
1.7.3. Classificação de várias populações
1.7.4. Análise canônica discriminante de Fisher
1.7.5. Escolha de variáveis: procedimento  Forward e Backward
1.7.6. Sistemática da análise discriminante

1.8. Modelagem de análise discriminante

1.8.1. Exemplos
1.8.2. Modelagem em software estatístico

1.9. Análise de cluster

1.9.1. Introdução
1.9.2. Medidas de distância e similaridade
1.9.3. Algoritmos de classificação hierárquica
1.9.4. Algoritmos de classificação não hierárquica
1.9.5. Procedimentos para determinar o número adequado de grupos
1.9.6. Caracterização dos clusters
1.9.7. Sistemática da análise cluster

1.10. Modelagem de análise cluster

1.10.1. Exemplos
1.10.2. Modelagem em software estatístico

Módulo 2. Técnicas estatísticas multivariadas II

2.1. Introdução

2.2. Escala nominal

2.2.1. Medidas de associação para tabelas 2x2

2.2.1.1. Coeficiente Phi
2.2.1.2. Risco relativo
2.2.1.3. Razão de produtos cruzados (Odds Ratio)

2.2.2. Medidas de associação para tabelas 2x2

2.2.2.1. Coeficiente de contingência
2.2.2.2. V de Cramer
2.2.2.3. Lambdas
2.2.2.4. Tau de Goodman e Kruskal
2.2.2.5. Coeficiente de incerteza

2.2.3. O coeficiente Kappa

2.3. Escala ordinal

2.3.1. Coeficientes Gama
2.3.2. Tau-b e Tau-c de Kendall
2.3.3. D de Sommers

2.4. Escala de intervalo ou de razão

2.4.1. Coeficiente Eta
2.4.2. Coeficiente de correlação de Pearson e de Spearman

2.5. Análisis estratificado en tablas 2x2

2.5.1. Análise estratificada
2.5.2. Análise estratificada em tabelas 2x2

2.6. Formulação de problemas em modelos log-lineares

2.6.1. O modelo saturado para duas variáveis
2.6.2. O modelo saturado geral 
2.6.3. Outros tipos de modelos

2.7. O modelo saturado

2.7.1. Cálculo dos efeitos 
2.7.2. Bondade de ajuste
2.7.3. Teste dos efeitos K
2.7.4. Teste de associação parcial

2.8. O modelo hierárquico 

2.8.1. O método Backward

2.9. Modelos de resposta Probit

2.9.1. Formulação do problema
2.9.2. Estimativas dos parâmetros 
2.9.3. Teste de bondade de ajuste qui-quadrado
2.9.4. Teste de paralelismo para grupos
2.9.5. Estimativa da dose necessária para obter uma determinada proporção de resposta

2.10. Regressão Logística Binária

2.10.1. Formulação do problema
2.10.2. Variáveis qualitativas na regressão logística
2.10.3. Seleção das variáveis
2.10.4. Estimativas dos parâmetros
2.10.5. Bondade de ajuste
2.10.6. Classificação dos Indivíduo
2.10.7. Predição

Módulo 3. Técnicas avançadas de predição

3.1. O modelo geral de regressão linear

3.1.1. Definição
3.1.2. Propriedades
3.1.3. Exemplos

3.2. Regressão de mínimos quadrados parciais

3.2.1. Definição
3.2.2. Propriedades
3.2.3. Exemplos

3.3. Regressão de componentes principais

3.3.1. Definição
3.3.2. Propriedades
3.3.3. Exemplos

3.4. Regressão RRR

3.4.1. Definição
3.4.2. Propriedades
3.4.3. Exemplos

3.5. Regressão Ridge

3.5.1. Definição
3.5.2. Propriedades
3.5.3. Exemplos

3.6. Regressão Lasso

3.6.1. Definição
3.6.2. Propriedades
3.6.3. Exemplos

3.7. Regressão Elasticnet

3.7.1. Definição
3.7.2. Propriedades
3.7.3. Exemplos

3.8. Modelos de Predição não-linear

3.8.1. Modelos de regressão não-lineares
3.8.2. Mínimos quadrados não-lineares
3.8.3. Transformação em um modelo linear

3.9. Estimativa de parâmetros em um sistema não linear

3.9.1. Linearização
3.9.2. Outros métodos de estimativa de parâmetros
3.9.3. Valores iniciais
3.9.4. Software de computador

3.10. Inferência Estatística em regressão não linear

3.10.1. A Inferência Estatística na regressão não linear
3.10.2. Validação da inferência aproximada
3.10.3. Exemplos

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