substituindo essas m componentes por outras m componentes, mas que sejam ortogonais entre si.

tomando uma combinação não linear dessas n componentes, onde n < m.

estabelecendo relações de causa e efeito entre esses m componentes.

fazendo uso de um número n (n < m) de variáveis aleatórias, chamadas fatores comuns, e que estão relacionadas com X através de um modelo não linear.

fazendo uso de um número n (n < m) de variáveis aleatórias, que estejam relacionadas com X através de um modelo linear.

O Bootstrap é uma técnica computacional exclusivamente paramétrica.

São dois os tipos de Bootstrap: paramétrico e bayesiano.

Para a utilização dos testes não-paramétricos, as variáveis de estudo não podem ter uma escala de medida ordinal.

O teste de McNemar é utilizado para se comparar duas amostras independentes.

O teste da mediana é um procedimento para se testar se duas amostras dependentes ou relacionadas diferem nas tendências centrais.

O teste t é menos poderoso que o teste de Wilcoxon- Mann-Whitney quando se testa populações com distribuição normais.

O teste de Kruskal-Wallis é utilizado para se comparar mais de duas amostras independentes.

Uma distribuição de freqüências simétrica apresenta a média, a moda e a mediana iguais.

Se o histograma de uma variável apresenta uma cauda mais alongada à direita do que à esquerda então, essa variável possui assimetria positiva.

Se o histograma de uma variável é mais alongado e com caudas mais pesadas do que o histograma de uma variável que tem distribuição normal, dizemos que essa variável tem distribuição platicúrtica.

Numa distribuição assimétrica à direita, o valor da moda é menor que o valor da mediana e menor que o valor da média.

O intervalo interquartil é uma medida de dispersão dos dados observados.

regressão múltipla.

análise de correspondência.

regressão logística.

análise de variância multivariada.

análise de covariância multivariada.