1. Reconhecer a representação matricial de dados multivariados, as características da distribuição normal multivariada e aplicar as medidas descritivas e representações gráficas.
2. Aplicar metodologias que facilitem a compreensão dos dados, reduzindo a sua dimensão, e identificando as suas características principais.
3. Avaliar a necessidade de utilização de técnicas de análise de agrupamento e aplicar as metodologias de classificação.
4. Aplicar metodologias estatísticas de classificação e determinar as funções de certas variáveis observadas que permitam discriminar entre esses grupos ou classes.
5. Aplicar técnicas de multidimensional scaling (MDS). Utilizar um algoritmo de MDS e interpretar a representação gráfica dos dados de proximidade.
6. Implementar as metodologias de análise de dados multivariados necessárias à resolução de um problema concreto, através de um software estatístico.

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