Livro “Métodos de Análise Multivariada em R” ganha segunda edição atualizada e ampliada

Uma nova edição, atualizada e ampliada, da obra “Métodos de Análise Multivariada em R” acaba de ser lançada pela Editora Fealq. De autoria do Prof. Dr. Anderson Rodrigo da Silva, do IFGoiano, vencedor do Prêmio Jabuti Acadêmico em 2024 na categoria Matemática, Probabilidade e Estatística, a obra mantém a essência central de sua primeira edição, que é expor os principais métodos multivariados em breves capítulos, priorizando sua demonstração simplificada e prática.

Com essa característica, em poucos minutos, o leitor aprende três pontos-chave apresentados pela obra: 1. Para que serve o método; 2. Como fazer a análise com o R; e 3. Como interpretar o resultado da análise. “Dessa forma, o livro beneficia o leitor-alvo, cujo objetivo não é o de entender a fundo a ‘matemática do método’, nem as provas ou demonstrações analíticas, mas sim atender sua necessidade prática de realizar a análise de conjunto de dados multivariados, de forma a usar os exemplos resolvidos, as tabelas e gráficos de resultados apresentados na obra como modelos para produzir os seus próprios, inserindo a análise multivariada em seu trabalho, acadêmico ou não”, explica Anderson Rodrigo.

Entre as novidades da segunda edição está a inclusão de um novo capítulo sobre Modelo Multinomial, apropriado para lidar com variáveis não numéricas correlacionadas. Também, a adição de uma introdução sobre a análise de redes de correlações. “Fiz questão de especificar as versões dos pacotes utilizados em todo o livro para tentar evitar problemas de incompatibilidade por atualizações (do R e dos pacotes), bem como de saídas obtidas com as análises exemplificadas”, comenta o autor.

Conceitos – A análise multivariada é uma técnica estatística que permite avaliar simultaneamente diversas variáveis, possibilitando a obtenção de uma visão mais completa e abrangente dos dados disponíveis. É muito usada na identificação de relações entre variáveis, detecção de padrões, classificação de objetos e predição de resultados.

Já o R, linguagem de programação em software especializado em computação estatística e gráficos, se tornou popular devido a sua plena adaptação a diferentes sistemas operacionais, além de ser um programa de código livre e gratuito para os usuários. A sua aplicação se dá em áreas como estatística, ciência de dados, análise de negócios e, claro, pesquisas científicas.

“Percebi a partir de conversas com docentes, pesquisadores e estudantes de diversas áreas de conhecimento a demanda por um material mais acessível à estatística multivariada para análise de dados de seus estudos, os quais apresentasse os métodos com resolução no software R”, destaca Anderson Rodrigo. “Muitos que lidavam com problemas multivariados não tiveram contato formal através de uma disciplina ou curso sobre estatística multivariada, mas precisavam aplicar as técnicas, mas não havia ainda um livro nacional com essas características”, reforça.

No dia 16 de junho será realizada a live de lançamento oficial do livro através do canal do Youtube da Fealq a partir das 15h, confirme sua participação no link: https://doity.com.br/lancamento-metodos-de-analise-multivariada-em-r.

PARA COMPRAR

Mais informações sobre valor e formas de aquisição, acesse o site da Fundação de Estudos Agrários Luiz de Queiroz, clicando aqui. Ou entre em contato pelo e-mail livros@fealq.org.br.

Sobre o autor

Anderson Rodrigo da Silva

Engenheiro agrônomo graduado pela UFPB, possui Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria pela UFV, com Doutorado em Estatística e Experimentação Agronômica pela Esalq/USP, com intercâmbio na University of Exeter (Reino Unido) e Pós-doutorado pela Warsaw University of Life Sciences (Polônia). É professor do IFGoiano, atuando principalmente em pesquisas com modelos estatísticos, computação estatística no software R (e.g. pacotes biotools e soilphysics), simulação estocástica, métodos quantitativos em física do solo, distribuição espacial e sensoriamento remoto da vegetação, tendo experiência em análise de dados agronômicos. Conquistou em 2024 o Prêmio Jabuti Acadêmico na categoria Matemática, Probabilidade e Estatística. Pela Editora Fealq, também é um dos autores da obra “Estatística Descritiva”.