Aplicações
A disciplina de Análise Multivariada aborda a utilização de ferramentas matemáticas para analisar informações operacionais de processos industriais, permitindo a formulação de hipóteses e desenvolvimento e avaliação de modelos de previsão.
A análise multivariada tem sido muito aplicada no desenvolvimento de novos métodos de controle de processos industriais, controle de qualidade e processamento de informações, resultados em procedimentos mais rápidos e precisos, minimizando o consumo de energia, reagentes, materiais e recursos humanos.
Ementa
Análise exploratória: Análise por componentes principais (PCA) e Análise hierárquica por agrupamentos (HCA). Regressão univariada. Análise de resíduos. Regressão multivariada: regressão linear múltipla (MLR), regressão por componentes principais (PCR) e regressão por mínimos quadrados parciais (PLS). Aplicações da análise multivariada à problemas industriais.
Bibliografia
BRERETON, Richard G. Chemometrics : appications of mathematics and statistics to laboratory systems, New York: Ellis Horwood, 1990. 307p.
BRERETON, Richard G. Chemometrics: data analysis for the laboratory and chemical plant. West Sussex: Wiley, 2003. 489 p.
DUNCAN, Acheson J. Quality control and industrial statistics. 5. ed Chicago: Irwin, 1986. 1123p.
FERRÃO, Marco Flôres. Aplicação de técnicas espectroscópicas de reflexão no infravermelho no controle de qualidade de farinha de trigo. Campinas, 2000. 219f. Tese (Doutorado) - Universidade Estadual de Campinas.
HAIR, Joseph F. (Et al.). Análise multivariada de dados. 5. ed. Porto Alegre: Bookman, 2005. 593 p.
HAND, D. J. ; TAYLOR, C. C. Multivariate analysis of variance and repeated measures : a practical approach for behavioural scientists. London : Chapman and Hall, 1996. 262p.
JOHNSON, R. A. ; WICHERN, D. W. Applied multivariate statistical analysis. 4. ed Upper Saddle River : Prentice Hall, 1998. 616p.
KACHIGAN, Sam Kash. Multivariate statistical analysis: a conceptual introduction. 2. ed New York: Radius Press, 1991. 303 p.
TABACHNICK, B. G. ; FIDELL, L. S. Using, multivariate statistics. 3. ed New York : Harper Collins, 1996. 880p.
WERKEMA, M. C. C. ; AGUIAR, S. Análise de regressão : como entender o relacionamento entre as variáveis de um processo. Belo Horizonte: UFMG, 1996. 311p.