Questões de Estatística - Componentes principais para Concurso
Foram encontradas 36 questões
Ano: 2012
Banca:
CONSULPLAN
Órgão:
TSE
Prova:
CONSULPLAN - 2012 - TSE - Analista Judiciário - Estatística |
Q223618
Estatística
Sobre análise multivariada, analise.
I. Os componentes principais amostrais são combinações lineares das variáveis mensuradas que maximizam a variação total da amostra e que são mutuamente ortogonais.
II. O algoritmo das k-médias é um tipo de agrupamento não hierárquico que particiona n objetos em k grupos.
III. O método de correlação canônica analisa combinações não lineares das variáveis em dois grupos para determinar as combinações que possuem a maior correlação.
Assinale
I. Os componentes principais amostrais são combinações lineares das variáveis mensuradas que maximizam a variação total da amostra e que são mutuamente ortogonais.
II. O algoritmo das k-médias é um tipo de agrupamento não hierárquico que particiona n objetos em k grupos.
III. O método de correlação canônica analisa combinações não lineares das variáveis em dois grupos para determinar as combinações que possuem a maior correlação.
Assinale
Ano: 2009
Banca:
COSEAC
Órgão:
DATAPREV
Prova:
COSEAC - 2009 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Análise de Informações |
Q113223
Estatística
Oobjetivo principal da Análise de Componentes Principais é:
Ano: 2011
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
FUB
Prova:
CESPE - 2011 - FUB - Estatístico - Específicos |
Q106153
Estatística
Texto associado
Julgue os itens subsecutivos, referentes ao método de componentes
principais.
principais.
A técnica de componentes principais pode ser utilizada para se diagnosticar multicolinearidade em problemas de regressão linear.
Q76441
Estatística
Considere as seguintes afirmações relativas às técnicas de Análise Multivariada:
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 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
Ano: 2009
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 4ª REGIÃO (RS)
Prova:
FCC - 2009 - TRT - 4ª REGIÃO (RS) - Analista Judiciário - Estatística |
Q73832
Estatística
Considere as seguintes afirmações relativas às técnicas de Análise Multivariada:
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
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
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