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Análise Multivariada de Dados - 6ª Edição

Exercícios resolvidos: Análise Multivariada de Dados - 6ª Edição

Joseph F. Hair, Barry J Babin, Ronald Tatham, Rolph Anderson, William Black IBSN: 9788577804023

Elaborado por professores e especialistas

Exercício

Como você diferenciaria entre análise discriminante múltipla, análise de regressão, regressão logística e análise de variância?

Passo 1 de 3

Primeiramente, vamos definir cada umas das técnicas citadas.

Análise de regressão múltipla é uma técnica estatística que relaciona uma única variável dependente, chamada variável resposta (geralmente uma variável métrica), através de duas ou mais variáveis independentes entre si (explicativas que podem ser quantitativas e qualitativas), as quais possuem relação linear com a resposta. Tal técnica serve para explicar (prever) os valores assumidos pela variável resposta através dos valores assumidos pelas variáveis explicativas.

Regressão logística é uma técnica estatística muito semelhante à regressão linear, mas relaciona uma única variável dependente, que nesse caso é dicotômica (só assume valor zero ou um), através de duas ou mais variáveis explicativas que geralmente são do tipo quantitativas (mas também podem ser qualitativas). Logo, notemos que através da regressão logística podemos explicar como se comportam dois grupos distintos, pois ela é dicotômica. Exemplo: a variável resposta ser o indicador de um indivíduo que possui câncer ou não, e as variáveis explicativas poderiam ser sintomas relacionados à doença.

Análise discriminante múltipla, a qual relaciona uma variável dependente do tipo categórica com variáveis independentes métricas. Mais especificamente, essa técnica tem como objetivo construir (discriminar) grupos (podem ser dois ou mais), os quais são obtidos a partir das variáveis explicativas (através de uma estrutura linear (função discriminante) ou, melhor dizendo, uma equação linear). Dada uma nova observação, poderemos discriminar de qual grupo essa observação irá fazer parte, e, daí, realizar previsões sobre essa nova observação.

Análise de Variância univariada (só utiliza uma única variável dependente métrica), mais conhecida como ANOVA, é uma técnica estatística que vai nos permitir, basicamente, a partir de uma medida dependente, realizar testes relacionados a médias de diferentes populações. Mais especificamente, a partir de amostras de dois ou mais grupos, é testado se as médias provenientes de populações diferentes possuem médias iguais. Como o nome dessa técnica sugere, esses testes são realizados a partir de comparações de estimativas independentes para a variância da variável dependente.

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