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Livro Impresso

Manual de Análise de Dados - Estatística e Modelagem Multivariada com Excel®, SPSS® e Stata®

  • ISBN:

    9788535270877

  • Edição: 1|2017
  • Editora: GEN LTC

Luiz Paulo Fávero e Patrícia Belfiore

De: R$ 417,00 Por: R$ 333,60
ou em até 10x de R$ 33,36
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Este livro, em que são abordadas as principais técnicas estatísticas e de modelagem multivariada, é resultado de vários anos de estudo e pesquisa e enfatiza a importância da análise de dados em ambientes acadêmicos e organizacionais, podendo ser considera
  • Formato: Impresso
  • Páginas: 1216
  • Publicação: 10/04/2017
  • Capa: Brochura
  • Peso: 2,68 kg
  • Dimensões: 21 X 28

Este livro, em que são abordadas as principais técnicas estatísticas e de modelagem multivariada, é resultado de vários anos de estudo e pesquisa e enfatiza a importância da análise de dados em ambientes acadêmicos e organizacionais, podendo ser considerado o principal fruto de inúmeras discussões e elucubrações sobre a importância da modelagem aplicada voltada à tomada de decisão.O princípio básico do livro consiste em explicitar, a todo instante, a hierarquia entre dados, informação e conhecimento . Os dados, quando tratados e analisados, transformam-se em informações. Já o conhecimento é gerado no momento em que tais informações são reconhecidas e aplicadas na tomada de decisão. Analogamente, a hierarquia reversa também pode ser aplicada, visto que o conhecimento, quando difundido ou explicitado, torna-se determinada informação que, quando desmembrada, tem capacidade para gerar um conjunto de dados.

Os autores
Prefácio
Apresentação

PARTE I Estatística Aplicada
Capítulo 1 Tipos de Variáveis e Escalas de Mensuração e Precisão
Capítulo 2 Estatística Descritiva Univariada
Capítulo 3 Estatística Descritiva Bivariada
Capítulo 4 Introdução à Probabilidade
Capítulo 5 Variáveis Aleatórias e Distribuições de Probabilidade
Capítulo 6 Amostragem
Capítulo 7 Testes de Hipóteses
Capítulo 8 Testes Não Paramétricos
 

PARTE II Técnicas Multivariadas Exploratórias
Capítulo 9 Análise de Agrupamentos
Capítulo 10 Análise Fatorial por Componentes Principais
Capítulo 11 Análise de Correspondência Simples e Múltipla
 

PARTE III Técnicas Multivariadas Confirmatórias: Modelos de Regressão
Capítulo 12 Modelos de Regressão Simples e Múltipla
Capítulo 13 Modelos de Regressão Logística Binária e Multinomial
Capítulo 14 Modelos de Regressão para Dados de Contagem: Poisson e Binomial Negativo
Capítulo 15 Modelos Longitudinais de Regressão para Dados em Painel
Capítulo 16 Modelos Multinível de Regressão para Dados em Painel
Capítulo 17 Modelos de Regressão para Dados de Sobrevivência: Riscos Proporcionais de Cox
Capítulo 18 Modelos de Regressão com Múltiplas Variáveis Dependentes: Correlação Canônica

Resolução dos Exercícios
Apêndice
Referências
Índice

Luiz Paulo Fávero
Professor titular da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo (FEA/USP), onde leciona disciplinas de Análise de Dados, Modelagem Multivariada e Pesquisa Operacional em cursos de graduação, mestrado e doutorado. Tem Pós-Doutorado em Econometria Financeira pela Columbia University em Nova York. É livre-docente pela FEA/USP (ênfase em Métodos Quantitativos Aplicados a Finanças). É graduado em Engenharia Civil pela Escola Politécnica da USP, pós-graduado em Administração pela Fundação Getúlio Vargas (FGV/SP) e obteve os títulos de mestre e doutor em Administração (ênfase em Economia das Organizações) pela FEA/USP. Participou de cursos de Modelagem Econométrica na California State University e na Universidad de Salamanca, e de Cases Studies na Harvard Business School. É professor visitante da Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) e professor em cursos de pós-graduação (especialização e MBA) da FIA e da FIPE. Foi coordenador-geral do Congresso USP de Controladoria e Contabilidade, coordenador do Programa de Pós-Graduação em Controladoria e Contabilidade da FEA/USP e coordenador acadêmico do PROVAR/FIA. É sócio-diretor da Montvero Consultoria e Treinamento e membro do Board of Directors do Global Business Research Committee.

Patrícia Belfiore
Professora da Universidade Federal do ABC (UFABC), onde leciona disciplinas de Estatística, Pesquisa Operacional, Planejamento e Controle de Produção e Logística para o curso de Engenharia de Gestão. É mestre em Engenharia Elétrica e doutora em Engenharia de Produção pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (EPUSP). Possui Pós-Doutorado em Pesquisa Operacional e Logística pela Columbia University em Nova York. Participa de diversos projetos de pesquisa e consultoria nas áreas de modelagem, otimização e logística. Lecionou disciplinas de Pesquisa Operacional, Análise Multivariada de Dados e Gestão de Operações e Logística em cursos de graduação e mestrado no Centro Universitário da FEI e na Escola de Artes, Ciências e Humanidades da Universidade de São Paulo (EACH/USP). Seus principais interesses de pesquisa situam-se na área de modelagem, otimização combinatória e heurísticas para tomada de decisões.