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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
Q2045099
Estatística
O teste aplicado foi o qui-quadrado e o p-valor obtido foi de 0,000213. O valor da
contribuição da primeira célula da tabela para o cálculo da estatística do teste qui-quadrado e
a conclusão do teste ao nível de significância de 5%, foram, respectivamente,
Q2045098
Estatística
Q2045097
Estatística
Há um tipo de estudo que acompanha indivíduos ao longo do tempo e tem como objetivo
verificar se indivíduos expostos ao fator de risco, desenvolvem um determinado tipo de
doença em maior ou menor proporção do que um grupo de indivíduos comparáveis, mas não
expostos ao fator de risco. Esse tipo de estudo é denominado
Q2045096
Estatística
Q2045095
Estatística
Um experimento é realizado para verificar se um composto químico afeta o peso de ratos.
Uma gaiola com dez ratos com características similares está disponível para a execução do
experimento. A tarefa é separar os ratos em dois grupos, sendo que o primeiro grupo
receberá o composto químico (grupo tratamento) e o segundo grupo receberá um placebo
(grupo controle). Para determinar os grupos, um técnico abre a gaiola e vai capturando os
ratos manualmente um a um. Os primeiros cinco ratos apanhados são alocados ao grupo
tratamento e os demais ao grupo controle. Após um tempo pré-especificado, o ganho de peso
de cada rato é medido.
Considerando as informações fornecidas, o estudo descrito é um
Considerando as informações fornecidas, o estudo descrito é um
Q2045094
Estatística
Uma amostra aleatória de 400 pacientes que buscam tratamento com acupuntura revelou que
80% dos pacientes entrevistados utilizam este tratamento para controle da ansiedade. O
intervalo com 95% de confiança para a proporção de pacientes que utilizam acupuntura para
diminuir a ansiedade é de, aproximadamente,
Q2045093
Estatística
O coeficiente de determinação do modelo, que significa o valor que mede o efeito da variável
explicativa X: ano de fabricação do carro, na variação de Y:preço de venda do carro, é,
aproximadamente,
Q2045092
Estatística
Q2045091
Estatística
Q2045090
Estatística
Foi realizada uma pesquisa com uma amostra aleatória simples de tamanho 200 retirada de
uma população de 3.500 professores. Verificou-se que 56 pessoas, entre as entrevistadas,
necessitam de medicação para dormir. Com base nessa amostra, o quantitativo d e
professores nessa população que necessitam de medicação para dormir é
Q2045089
Estatística
Q2045088
Estatística
Q2045087
Estatística
O coeficiente de correlação de Pearson, denotado por ρ, mede o grau de associação linear
entre duas variáveis quantitativas. Em relação a esse coeficiente, considere as afirm ativas
abaixo.
I Se a correlação (ρ) entre duas variáveis contínuas X e Y é zero, então pode-se dizer que as variáveis X e Y são independentes.
II Se a correlação (ρ) entre duas variáveis contínuas X e Y é 0,40, então pode-se dizer que a correlação (ρ) entre X e 2Y é 0,8.
III Se duas variáveis são independentes, então a correlação (ρ) entre elas é igual a zero. IV Mesmo que a correlação (ρ) entre duas variáveis seja diferente de 1 ou -1, é possível que exista uma relação perfeita entre as variáveis. Em relação ao coeficiente de correlação de Pearson (ρ),
estão corretas as afirmativas
I Se a correlação (ρ) entre duas variáveis contínuas X e Y é zero, então pode-se dizer que as variáveis X e Y são independentes.
II Se a correlação (ρ) entre duas variáveis contínuas X e Y é 0,40, então pode-se dizer que a correlação (ρ) entre X e 2Y é 0,8.
III Se duas variáveis são independentes, então a correlação (ρ) entre elas é igual a zero. IV Mesmo que a correlação (ρ) entre duas variáveis seja diferente de 1 ou -1, é possível que exista uma relação perfeita entre as variáveis. Em relação ao coeficiente de correlação de Pearson (ρ),
estão corretas as afirmativas
Q2045086
Estatística
Uma variável aleatória X possui média igual a 10 e variância 4. Se multiplicarmos os valores
da variável X por uma constante k =5,
Q2045085
Estatística
Q2045084
Estatística
Considerando que os desvios tomados em relação a um valor arbitrário X0=6 de um conjunto
de dados resultou em {-2; -1; -3; 0; 4; 2; 3; 1}, é correto afirmar que a média aritmética
simples do conjunto de dados é
Q2045083
Estatística
Com base na Figura 3, considere as afirmativas abaixo.
I O nível modal de colesterol é maior do que o nível médio.
II O nível mediano de colesterol é menor do que o nível médio.
III O ponto médio da classe mediana é 165 mg/dL.
IV A distribuição do nível de colesterol é assimétrica positiva.
Estão corretas as afirmativas
I O nível modal de colesterol é maior do que o nível médio.
II O nível mediano de colesterol é menor do que o nível médio.
III O ponto médio da classe mediana é 165 mg/dL.
IV A distribuição do nível de colesterol é assimétrica positiva.
Estão corretas as afirmativas
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