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Ano: 2012Banca: FAURGSOrganização: TJ-RSDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Fatorial | Análise Multivariada
A análise fatorial é uma técnica multivariada que busca identificar um número pequeno de fatores capazes de representar relações entre um conjunto de variáveis inter-relacionadas. Com base na teoria de análise fatorial, assinale a alternativa que apresenta a afirmação correta.
Ano: 2024Banca: IV - UFGOrganização: TJ-ACDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Fatorial | Análise Multivariada
Na análise fatorial, um dos métodos mais conhecidos para
a determinação do número m de fatores do modelo é o
critério de Kaiser, de acordo com o qual o valor de m é dado
pelo número de autovalores
Ano: 2013Banca: FCCOrganização: TRT - 5ª Região (BA) Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Fatorial | Análise Multivariada
Considere as seguintes afirmações:
I. A análise fatorial é, geralmente, aplicada sobre variáveis métricas, apesar de existirem métodos especiais para o emprego
dessa técnica a variáveis dicotômicas.
II. Na análise discriminante, a variável dependente deve ser não métrica e as variáveis independentes devem indicar diferenças entre, pelo menos, dois grupos.
III. A análise de correspondência não é adequada para pesquisa aleatória e não é sensível a observações atípicas.
IV. Na análise de agrupamentos, as medidas de similaridade mais utilizadas são as correlacionais.
Está correto o que consta APENAS em
Ano: 2017Banca: IBFCOrganização: EBSERHDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Fatorial | Análise Multivariada
Na Análise Fatorial Exploratória, a comunalidade é um
dos principais indicadores de ajuste de aplicação da
técnica. A definição mais adequada para essa medida é:
Ano: 2022Banca: OBJETIVAOrganização: Prefeitura de Arroio do Padre - RSDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Fatorial | Análise Multivariada
Considere o conjunto de valores: {∛8, √225, √0,25, ∛0,125, ∛135}. Qual o valor modal desse conjunto?
Ano: 2011Banca: CESGRANRIOOrganização: PetrobrasDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Fatorial | Análise Multivariada
Dentre os critérios que podem auxiliar na escolha do número de fatores do modelo fatorial, analise os seguintes:
I - Raiz latente ou critério de Kaiser
II - Gráfico scree
III - Percentagem da variância
IV - Rotação de fatores
Auxilia(m) na escolha do número de fatores do modelo fatorial o(s) critério(s)
Ano: 2014Banca: FCCOrganização: TRT - 13ª Região (PB)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Fatorial | Análise de Componentes Principais | Análise Multivariada
Sobre análise multivariada, considere:
I. Na análise fatorial nenhuma variável é definida como dependente ou independente.
II. Na análise de agrupamentos deve haver bastante homogeneidade interna (dentro do agrupamento) em cada um dos agrupamentos resultantes.
III. Na análise de correlação canônica o princípio subjacente é desenvolver uma combinação linear de cada conjunto de variáveis dependentes e independentes para minimizar a correlação entre esses dois conjuntos.
IV. O escalamento multidimensional é uma técnica multivariada apropriada para representar n elementos em um espaço dimensional menor que o original, levando em consideração a similaridade que os elementos têm entre si.
Está correto o que consta APENAS em
I. Na análise fatorial nenhuma variável é definida como dependente ou independente.
II. Na análise de agrupamentos deve haver bastante homogeneidade interna (dentro do agrupamento) em cada um dos agrupamentos resultantes.
III. Na análise de correlação canônica o princípio subjacente é desenvolver uma combinação linear de cada conjunto de variáveis dependentes e independentes para minimizar a correlação entre esses dois conjuntos.
IV. O escalamento multidimensional é uma técnica multivariada apropriada para representar n elementos em um espaço dimensional menor que o original, levando em consideração a similaridade que os elementos têm entre si.
Está correto o que consta APENAS em
Ano: 2013Banca: IBFCOrganização: EBSERHDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Análise Fatorial
Em uma aplicação de Análise dos Componentes Principais é possível extrair:
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: EMBRAPADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Fatorial | Análise Multivariada
Texto associado
Um pesquisador organizou um conjunto de dados
contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à
qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições
de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores
meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do
vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua
dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e
concluiu que:
• as três componentes principais explicam 70% da variância
total dos dados;
• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas
primeiras componentes principais;
• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes
padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes
e condições meteorológicas;
• é possível prever, com boa acurácia, a qualidade do ar como
boa, moderada ou ruim com base nos níveis de poluentes e
em fatores meteorológicos.
A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.
A análise fatorial permite determinar fatores latentes que poderiam representar variáveis não observáveis, como indicadores de poluição atmosférica e indicadores de condições climáticas, com base nas correlações entre os níveis de poluentes e os fatores meteorológicos, permitindo-se reduzir a dimensionalidade do problema.
Ano: 2013Banca: FCCOrganização: TRT - 12ª Região (SC)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Fatorial | Análise Multivariada
Acerca da Análise Multivariada, considere:
I. Na análise fatorial, o critério varimax é um método de rotação fatorial ortogonal para se conseguir uma estrutura fatorial
simplificada.
II. O princípio subjacente da análise de correlação canônica é desenvolver uma combinação linear de cada conjunto de
variáveis, dependentes e independentes, visando minimizar a correlação entre os dois conjuntos.
III. A análise de correspondência acomoda tanto dados não métricos quanto relações não lineares.
IV. A análise discriminante é apropriada quando a variável dependente é categórica e as variáveis independentes são métricas.
Está correto o que consta APENAS em