Revisões e consolidação dos conteúdos programáticos.

Introdução à regressão linear. A regressão linear simples: análise inicial de dados, estimação do modelo de regressão e validação dos pressupostos do modelo de regressão linear. 

Inicio da resolução de um exemplo de regressão linear a partir de duas variáveis quantitativas correlacionadas: validação dos pressupostos do modelo de regressão linear; análise do modelo; avaliação da qualidade do ajuste, do modelo e dos parâmetros do modelo; análise dos pontos influentes; estimação da variável dependente. Resolução de um exercício

Resolução de um exemplo de AFE no SPSS: aprender a identificar e excluir variáveis não relevantes na AFE; verificação da adequabilidade da AF; escolha do método de extração de factores; seleção do número de factores; escolha do método de rotação dos factores; interpretação dos factores; representação gráfica dos scores.

Resolução de um exercício de AFE.

Aplicação da CATPCA a partir de um exemplo: escolha no número de dimensões/componentes a considerar; exclusão das variáveis não relevantes; identificação das variáveis mais relevantes em cada dimensão; identificação das categorias com maior afinidade entre si.

Resolução de um exercício com a aplicação da CATPCA.

Resolução de exercícios.