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Livro didático que apresenta, de forma prática e simplificada, os principais métodos de análise multivariada em R, com novidades como modelos multinomiais e redes de correlações.
Ver descrição completaMétodos de análise multivariada em R - 2ª ed. - Impresso
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A obra mantém a essência central de sua primeira edição, que é expor os principais métodos multivariados em breves capítulos, priorizando sua demonstração simplificada e prática. Entre as novidades desta segunda edição está a inclusão de um novo capítulo sobre Modelo Multinomial, apropriado para lidar com variáveis não numéricas correlacionadas. Também, a adição de uma introdução sobre a análise de redes de correlações. A análise multivariada é uma técnica estatística que permite avaliar simultaneamente diversas variáveis, possibilitando a obtenção de uma visão mais completa e abrangente dos dados disponíveis. Já o R, linguagem de programação em software especializado em computação estatística e gráficos.
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Especificação
| Autor | Anderson Rodrigo da Silva |
|---|---|
| Sobre o Autor | Engenheiro agrônomo graduado pela UFPB, possui Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria pela UFV, com Doutorado em Estatística e Experimentação Agronômica pela Esalq/USP, com intercâmbio na University of Exeter (Reino Unido) e Pós-doutorado pela Warsaw University of Life Sciences (Polônia). É professor do IFGoiano, atuando principalmente em pesquisas com modelos estatísticos, computação estatística no software R (e.g. pacotes biotools e soilphysics), simulação estocástica, métodos quantitativos em física do solo, distribuição espacial e sensoriamento remoto da vegetação, tendo experiência em análise de dados agronômicos. Conquistou em 2024 o Prêmio Jabuti Acadêmico na categoria Matemática, Probabilidade e Estatística. |
| Sumário | Sumário |
| Páginas | 209 |
| ISBN | 978-65-89722-73-1 |
| Publicação | 2025 |
| Formato | 16 x 23 cm |
| Encadernação | Brochura |
| Edição | 2 |
Lançamento
