Questões de Concurso
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Q2045105
Estatística
Q2045104
Estatística
Q2045102
Estatística
Q2045101
Estatística
Análise de agrupamento, ou clustering, é um grupo de técnicas multivariadas cujo propósito
consiste em separar unidades em grupos, de acordo com diversas variáveis. A ideia básica é
colocar em um mesmo grupo unidades similares de acordo com um critério especificado. Em
relação a esse tipo de técnica de análise multivariada, avalie as afirmações abaixo.
I O conceito de similaridade é fundamental, e as medidas de similaridade em geral envolvem associação e distância.
II A suposição de normalidade dos dados é fundamental.
III Para aplicação de análise de agrupamento, as variáveis precisam ser quantitativas.
IV Para aplicar o método das k-médias, é necessário decidir preliminarmente em quantos grupos o conjunto de unidades será dividido.
Em relação às técnicas de análise de agrupamento, estão corretas as afirmativas
I O conceito de similaridade é fundamental, e as medidas de similaridade em geral envolvem associação e distância.
II A suposição de normalidade dos dados é fundamental.
III Para aplicação de análise de agrupamento, as variáveis precisam ser quantitativas.
IV Para aplicar o método das k-médias, é necessário decidir preliminarmente em quantos grupos o conjunto de unidades será dividido.
Em relação às técnicas de análise de agrupamento, estão corretas as afirmativas
Q2045100
Estatística
Um dos objetivos principais para o uso da técnica multivariada de análise de componentes
principais é reduzir dimensão. Assim, a escolha do número de componentes principais a ser
utilizado é uma etapa crucial na análise. Tendo como referência uma análise de comp onentes
principais utilizando a matriz de covariância dos dados, considere as afirmativas abaixo.
I Recomenda-se utilizar os componentes cujos autovalores sejam maiores que um.
II Recomenda-se utilizar os componentes cujos autovetores tenham norma maior que um.
III A escolha do número de componentes pode ser feita de forma gráfica.
IV Recomenda-se utilizar os componentes que conjuntamente explicam a maior parte da variabilidade dos dados.
Em relação à técnica de análise de componentes principais, estão corretas as afirmativas
I Recomenda-se utilizar os componentes cujos autovalores sejam maiores que um.
II Recomenda-se utilizar os componentes cujos autovetores tenham norma maior que um.
III A escolha do número de componentes pode ser feita de forma gráfica.
IV Recomenda-se utilizar os componentes que conjuntamente explicam a maior parte da variabilidade dos dados.
Em relação à técnica de análise de componentes principais, estão corretas as afirmativas