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Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: EMBRAPADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada
Julgue o próximo item, no que se refere a métodos de análise multivariada e a técnicas para a redução de dimensionalidade e interpretação de dados complexos.
O t-SNE é uma técnica supervisionada de redução de dimensionalidade que é eficaz para a visualização de dados complexos.
Ano: 2022Banca: FGVOrganização: TRT - 13ª Região (PB)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Fatorial | Análise Multivariada
Avalie se as afirmativas a seguir, relativas à Análise fatorial, estão
corretas:
I. É usada para investigar padrões em um número grande de
variáveis e determinar se a informação pode ser resumida a
um conjunto menor de fatores, ou seja, ela determina se é
possível reduzir o número de dimensões necessárias para se
descrever dados derivados de um grande número de
medidas.
II. Como princípio básico da análise fatorial, devem ser retidos
apenas fatores com autovalores pequenos.
III. São critérios para definir o número de fatores que serão
extraídos, além do critério do autovalor: critério do diagrama
de inclinação e critério da porcentagem de variância.
IV. Após a definição do número de fatores do modelo, os passos
seguintes são: extração dos fatores e rotação dos fatores.
Estão corretas as afirmativas:
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: 2023Banca: FEPESEOrganização: EPAGRIDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada
O objetivo principal para a aplicação da análise
discriminante é classificar novos casos dentro dos
grupos estudados. Para a classificação, podem ser
utilizados os métodos do ponto de corte; da teoria
da decisão estatística; da função de classificação e da
distância de Mahalanobis.
Analise as afirmativas abaixo sobre a análise
discriminante.
1. O método da teoria da decisão estatística pode
ser usado para determinar a qual grupo pertence um provável caso e considera que há tantas funções de classificação quanto há grupos.
2. O método do ponto de corte objetiva encontrar o escore discriminante ou valor de corte,
que divide o espaço discriminante em regiões
mutuamente exclusivas e exaustivas.
3. No método do ponto de corte, o valor de
corte selecionado é aquele que minimiza o
número de classificações incorretas
4. O método da teoria da decisão estatística é
baseado na teoria de Bayes e consiste em
minimizar os erros de classificações corretas
levando em consideração os custos da classificação correta.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas
corretas.
Ano: 2012Banca: FUNIVERSAOrganização: PC-DFDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada
Suponha que tenha sido realizado um estudo para testar a hipótese de que a quantidade de DNA obtido de manchas de sangue é maior que a obtida em objetos tocados. Para tanto, foram analisadas 100 amostras de cada tipo, coletadas com a colaboração dos mesmos 100 doadores. Como objeto, foram usadas canecas previamente esterilizadas tocadas por 60 segundos pelo doador. Para as manchas de sangue, foi coletada uma gota de polpa digital de cada doador e colocada em papel específico.
Com relação à análise estatística para essa pesquisa, assinale a alternativa correta.
Com relação à análise estatística para essa pesquisa, assinale a alternativa correta.
Ano: 2024Banca: COMVEST UFAMOrganização: UFAMDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Análise Discriminante
Sobre a análise discriminante, é CORRETO afirmar
que:
Ano: 2014Banca: FUNCABOrganização: MDADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Teoria da Amostragem | Análise Multivariada | Interpolação Linear
Considere as afirmativas abaixo.
I. O estimador de intensidade é útil para nos fornecer uma visão geral da distribuição em primeira ordem dos eventos.
II. O kernel é dependente do raio e pode ser utilizado na avaliação da distribuição de eventos pontuais.
III. Akrigagem é um método de interpolação aplicado apenas para análises de dados quantitativos.
Está(ão) correta(s) a(s) afirmativa(s):
I. O estimador de intensidade é útil para nos fornecer uma visão geral da distribuição em primeira ordem dos eventos.
II. O kernel é dependente do raio e pode ser utilizado na avaliação da distribuição de eventos pontuais.
III. Akrigagem é um método de interpolação aplicado apenas para análises de dados quantitativos.
Está(ão) correta(s) a(s) afirmativa(s):
Ano: 2011Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: CorreiosDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada
Texto associado
Para criar um ranking das universidades brasileiras, um
pesquisador dispõe das seguintes variáveis: X1 = número de
professores doutores; X2 = quantidade de pesquisas publicadas
em periódicos nacionais; X3 = quantidade de pesquisas
publicadas em periódicos internacionais; X4 = área total do
campus; X5 = quantidade de cursos de pós-graduação.
Considerando essas informações e os conceitos de análise
multivariada, julgue os itens seguintes.
pesquisador dispõe das seguintes variáveis: X1 = número de
professores doutores; X2 = quantidade de pesquisas publicadas
em periódicos nacionais; X3 = quantidade de pesquisas
publicadas em periódicos internacionais; X4 = área total do
campus; X5 = quantidade de cursos de pós-graduação.
Considerando essas informações e os conceitos de análise
multivariada, julgue os itens seguintes.
O gráfico que representa o processo de agrupamento hierárquico é denominado dendograma.
Ano: 2023Banca: Instituto ConsulplanOrganização: IF-PADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada
A similaridade é um critério para medir a distância entre dois
vetores, sendo um conceito essencial na análise de agrupamentos. A distância Euclidiana está entre as medidas de similaridade mais comuns. Considere que a variável X represente
a idade (em anos) e que a variável Y represente a média do
rendimento semestral global (medido numa escala de 0 a 10)
de estudantes de um Instituto Federal de Educação. A tabela
a seguir apresenta dados observados para as variáveis X e Y
para três estudantes desse Instituto:
Estudante Idade (X) Rendimento (Y)
1 21 7
2 22 8
3 18 6
A distância Euclidiana para esse conjunto de dados é igual a:
Ano: 2011Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: SEDUC-AMDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Análise Discriminante
Texto associado
Para orientar os investimentos em educação em certo município, um analista foi contratado para criar um ranking das escolas públicas desse município. Para cada escola, as variáveis disponíveis são a quantidade de turmas, a quantidade de alunos, a quantidade de professores, a nota da Prova Brasil e a área do terreno.
A partir dessa situação, julgue o item.
A análise discriminante é técnica multivariada equivalente a um modelo de regressão linear múltiplo.
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