Aula 1 - Análise Multivariada 2023 Alunos

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Introdução à Análise Multivariada
UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO
FACULDADE DE ECONOMIA, ADMINISTRAÇÃO E
CONTABILIDADE DE RIBEIRÃO PRETO
DEPARTAMENTO DE CONTABILIDADE
Prof. Fabiano Guasti Lima
fabianoguastilima@gmail.com
Pós-Graduação – 2023
1
mailto:fabianoguastilima@gmail.com
Programa da Disciplina
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Referências
3
Calendário
4
Calendário
5
Avaliações
6
Fonte: Fávero, Belfiore (2017, p. xiv), 
https://medium.com/omixdata
DATA SCIENCE
7
Softwares
Gretl
http://gretl.sourceforge.net/
https://www.r-project.org/
https://www.knime.com/
8
E para onde vamos???
https://www.youtube.com/watch?v=URbeuHzDjUM
9
https://www.youtube.com/watch?v=URbeuHzDjUM
Vídeo: O prazer da estatística
10
https://www.youtube.com/watch?v=U5Q9zdIHbRU
https://www.youtube.com/watch?v=U5Q9zdIHbRU
ESTATÍSTICA
 Contabilometria 
 Econometria
 Sociedade Brasileira de Econometria – SBE
 https://www.sbe.org.br
 Jurimetria
 Associação Brasileira de Jurimetria – ABJ
 https://abj.org.br
11
https://www.sbe.org.br
https://abj.org.br/
Estatística Descritiva
- Corresponde à coleta, organização, apresentação e
resumo de dados(com diagramas e gráficos ou utilizando-
se um valor resumo numérico).
Inferência Estatística
- Refere-se a generalizar resultados de uma amostra para
uma população, estimar parâmetros desconhecidos,
chegar a conclusões e tomar decisões.
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ESTATÍSTICA
AMOSTRA
POPULAÇÃO
P
R
O
B
A
B
I
L
I
D
A
D
E
Erro Inferência
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ESTATÍSTICA
Slide Prof. Fávero
14
Não Supervisionados Supervisionados
Nível de Mensuração
- QUALITATIVAS
- Elaboração de
análises de
frequência, SEM o
cálculo de médias e
desvios
15
ESTATÍSTICA
- Qualitativa Nominal
(ausência de ordenamento)
- Qualitativa Ordinal
Nível de Mensuração
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ESTATÍSTICA
- QUANTITATIVAS
- Elaboração de
análises COM a
utilização de médias,
variâncias, desvios,
entre outras
medidas.
ESTATÍSTICA
Slide Prof. Fávero
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Porque a Estatística Funciona ?
18
Cuidado com as formas de apresentar os 
dados 
19
Fonte: www.global-rates.com
-500,00%
0,00%
500,00%
1000,00%
1500,00%
2000,00%
2500,00%
3000,00%
1939 1949 1959 1969 1979 1989 1999 2009 2019
Inflação - IPCA - 1940 - 2019 
Fonte: IPEADATA
Inflação. . . 
20
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1939 1949 1959 1969 1979 1989 1999 2009 2019
Inflação - IPCA - 1940 - 2019 
Plano 
Cruzado
Plano 
Collor
Plano 
Real
Industrialização
Populismo
Regime Militar
Democratização
Estaginflação
Fonte: IPEADATA – Escala Logaritmica
Inflação. . . 
21
Sugestão!!!
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Parâmetro X Estatística
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24
Conceitos e Técnicas
ANÁLISE MULTIVARIADA
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O que é análise multivariada?
“De um modo geral, refere-se a todos 
os métodos estatísticos que 
simultaneamente analisam múltiplas 
medidas sobre cada indivíduo ou 
objeto sob investigação. Qualquer 
análise simultânea de mais de duas 
variáveis de certo modo pode ser 
considerada análise multivariada.”
(HAIR et al., 2005, 
p.26)
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Principais Técnicas de 
Análise Multivariada
 Técnicas de 
Dependência: 
 Regressão múltipla
 Análise discriminante
 Regressão logística
Técnicas de 
Interdependência:
Análise fatorial
Análise de Cluster
MDS
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Regressão múltipla
Sua idéia-chave é a dependência 
estatística de uma variável em relação a 
duas ou mais variáveis independentes.
Seus principais objetivos podem ser 
descritos como:
– Encontrar a relação causal entre as variáveis.
– Estimar os valores da variável dependente a partir dos valores 
conhecidos ou fixados das variáveis independentes.
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Análise discriminante
A variável dependente é qualitativa, 
podendo ser dicotômica (sim-não) ou 
multicotômica (alto-médio-baixo), e as 
variáveis independentes podem ser 
quantitativa ou qualitativa. 
Esta técnica estatística auxilia na 
identificação de quais variáveis 
conseguem diferenciar grupos ou 
categorias.
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Regressão logística
Técnica de análise multivariada que 
permite estabelecer a probabilidade de 
ocorrência de determinado evento para 
situações em que a variável dependente é 
qualitativa e de natureza dicotômica.
Pode ser utilizada mesmo quando alguns 
dos pressupostos da análise discriminante 
não forem atendidos. 
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Análise fatorial
É uma técnica multivariada de 
interdependência em que todas as 
variáveis são simultaneamente 
consideradas.
Cada variável é relacionada com as 
demais, a fim de estudar as inter-relações 
existentes entre elas, buscando a redução 
ou sumarização dos dados. 
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Análise de Cluster
É o nome dado ao grupo de técnicas 
multivariadas cuja finalidade primária é 
agregar objetos com base nas 
características que eles possuem.
O objetivo é classificar uma amostra de 
indivíduos ou objetos em um pequeno 
número de grupos mutuamente 
excludentes, com base nas similaridades 
entre eles. 
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MDS
O Escalonamento Multidimensional
(MDS) é um procedimento que permite
determinar a imagem relativa percebida
de um conjunto de objetos,
transformando os julgamentos de
similaridade ou preferência em distâncias
representadas no espaço
multidimensional.
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Examine seus dados!!!
 Existe algum 
problema com meu 
banco de dados?
 Como solucionar 
esses problemas?
Antes de Qualquer Coisa...
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DATA WRANGLING
O Data Wrangling (manipulação de 
dados) é pré-requisito para o processo 
de visualização de dados, agregação
e modelagem estatística.
STATA
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STATA
* Comandos sempre em letras minúsculas
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• Importância e aplicação do log using 
• Descrição da base de dados (desc) 
• Comandos preserve e restore
• Exclusão e manutenção condicional de variáveis 
(keep if, drop if) 
• Organização de bases de dados (sort, gsort, 
order, duplicates) 
• Criação e tratamento de variáveis (bysort e suas 
funções, gen, egen, rename, xtile, replace) 
• Manipulação de variáveis (tostring, destring, 
encode) 
• Alteração do nível da base de dados (collapse) 
DATA WRANGLING
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BASE DE DADOS – Data set
Produtos Financeiros.dta
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Score de Credito 2018-2020.dta
Empresas.dta