Questões de Concurso
Sobre análise multivariada em estatística
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I. Na análise de correspondência usa-se como medida de similaridade a distância Euclidiana média.
II. O objetivo principal da análise de componentes principais é o de explicar a estrutura de variância e covariância de um vetor aleatório, composto por n variáveis aleatórias, através da construção de combinações lineares das variáveis originais.
III. O escalonamento dimensional é uma técnica matemática apropriada para representar graficamente n elementos num espaço de dimensão menor que o original, tendo-se em consideração a distância ou similaridade que os elementos têm entre si.
IV. Na análise de agrupamentos, uma medida de similaridade que pode ser utilizada é a distância Euclidiana.
Dentre essas afirmações citadas são verdadeiras SOMENTE
I. Na análise de componentes principais a obtenção das componentes principais envolve a decomposição da matriz de covariâncias do vetor aleatório de interesse.
II. Na análise discriminante não é necessário que os grupos nos quais cada elemento amostral pode ser classificado sejam conhecidos à priori.
III. O escalonamento dimensional gera uma medida de ajuste denominada Stress que quanto mais próxima de 1 estiver melhor será o ajuste.
IV. Na análise de agrupamentos, para que se possa proceder ao agrupamento de elementos, é necessário se decidir à priori a medida de similaridade ou dissimilaridade que será usada.
Dentre essas afirmações citadas são verdadeiras SOMENTE
A estatística F revela se há interação entre variáveis em um modelo multivariado e possibilita o aumento da percepção acerca dos impactos da alteração de um valor em determinada variável nas demais variáveis do modelo.
Em um modelo de regressão múltipla, o coeficiente de determinação múltipla é uma medida que varia entre zero e um. O acréscimo de uma variável ao modelo causará, sempre, sua redução.
O coeficiente de determinação R2 é utilizado para julgar a adequação de um modelo de regressão e pode ser compreendido como a quantidade de variabilidade nos dados explicada pelo modelo de regressão. R2 mede, com boa precisão, a magnitude da inclinação da reta de regressão.
Os modelos de redução da incerteza são classificados em forecasting (destinados a simular processos ou fenômenos que já ocorreram) e backcasting (modelos de previsão de cenários).
envolveu a participação de 100 trabalhadores. A amostra foi classificada
em função da rotatividade (número de empregos em até 30 dias após a
realização do curso) e da opinião do trabalhador a respeito do curso
(satisfação = 0, se o trabalhador entrevistado estava insatisfeito, ou
satisfação = 1, se o trabalhador estava satisfeito com o curso realizado).
Os resultados desse estudo são apresentados na tabela a seguir.

Considerando essas informações, julgue os itens subseqüentes.

A técnica adequada de análise multivariada que resulta em uma medida padronizada que considera simultaneamente as diferenças entre as preferências para diferentes combinações de equipamentos sociais, segundo as 3 classes de renda, é
Um estudo coletou dados acerca da idade e do tempo de estudo de N = 62 indivíduos, dos quais 31 são do sexo masculino e 31 são do sexo feminino. As matrizes de covariância amostrais para os indivíduos do sexo masculino — S1 — e feminino — S2 —, referentes aos dados de idade e tempo de estudo,
são
I M segue aproximadamente uma distribuição qui-quadrado.
II A distribuição amostral de M pressupõe que o par formado pela idade e o tempo de estudo siga aproximadamente uma distribuição normal bivariada.
III Para um valor N suficientemente grande, a estatística M segue aproximadamente uma distribuição normal padrão.
A quantidade de itens certos é igual a
Um estudo coletou dados acerca da idade e do tempo de estudo de N = 62 indivíduos, dos quais 31 são do sexo masculino e 31 são do sexo feminino. As matrizes de covariância amostrais para os indivíduos do sexo masculino — S1 — e feminino — S2 —, referentes aos dados de idade e tempo de estudo,
são