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Análise Multivariada de Dados para Tomada de Decisões

18 Horas

Sobre o curso

Objetivos

Objetivos

Este curso aborda duas técnicas estatísticas comumente utilizadas no ambiente corporativo para auxílio na tomada de decisões. O modelo de regressão logística serve para descrever o comportamento entre uma variável binária (por exemplo, segregar empresas solventes e insolventes) e variáveis independentes (por exemplo, indicadores econômico-financeiros das empresas solventes e insolventes). Destina-se a investigar o efeito das variáveis às quais indivíduos, objetos ou sujeitos estão expostos sobre a probabilidade de ocorrência de certo evento de interesse. Assim, como exemplo, um consultor ou gestor pode estar interessado em determinar a probabilidade de insolvência de determinado cliente de uma loja do varejo em função das suas características sociodemográficas ou financeiras (renda, idade, estado civil, etc.). A análise de conglomerados ou de clusters é uma técnica exploratória que busca agrupar observações, indivíduos ou variáveis conforme algumas características que apresentam um grau significativo de semelhança ou similaridade. Nesse sentido, como exemplo, uma empresa pode utilizar essa técnica para segmentar seus clientes, seus investimentos e, ainda, avaliar possíveis nichos de mercado até então inexplorados.

Corpo Docente

Prof. Dr. Daniel Bergman

Prof. Dr. Daniel Bergman

Doutor em Administração na área de Finanças pela FEA-USP, mestre em Ciências Contábeis pela FEA-USP e graduação em Ciências Contábeis pela FEA-USP. Atualmente é professor-doutor do Departamento de Administração da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo (FEA-USP), professor na Saint Paul Escola de Negócios. As suas área de interesse incluem Finanças Empíricas, Apreçamento de Ativos, Custo de Capital e Econometria Financeira. Ex-Diretor Técnico do Instituto de Previdência do Município de São Paulo. Pesquisador em Finanças e Análise Econômica do Centro de Estudos em Regulação e Infraestrutura da FIA.

Conteúdo programático

Regressão logística − Introdução

– Fundamentos conceituais
– Regressão logística ordinal: conceitos e aplicações
– Regressão logística multinomial: conceitos e aplicações

Regressão logística – Aplicação

Análise de conglomerados ou de clusters − Introdução

– Medidas de similaridade ou distância
– Métodos de agrupamento
– Interpretação e validação dos agrupamentos

Análise de conglomerados ou de clusters − Aplicações

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