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Ano: 2024Banca: CESGRANRIOOrganização: IPEADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Análise de Componentes Principais
Em uma nota técnica publicada em 2022 pelo Ipea, sobre
população em situação de rua, foi utilizada a técnica de
análise de componente principal (PCA).
Na análise por PCA, a primeira componente principal de
um conjunto de dados representa a
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: INPIDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Análise de Componentes Principais
Texto associado
Em um banco de dados, foram armazenadas informações relativas a diversas pesquisas realizadas por pesquisadores de institutos renomados. Entre as variáveis constantes desse banco destacam-se: nome, gênero e titulação do pesquisador; valor financiado da pesquisa; instituto ao qual o pesquisador pertence; número de componentes da equipe; e número de artigos publicados pelo pesquisador.
Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.
Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.
Se, na análise de componentes principais, fossem utilizadas 5 variáveis quantitativas, então, a técnica geraria, no máximo, 3 componentes, se essas correspondessem a, pelo menos, 95% da variância explicada.
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: INPIDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Análise de Componentes Principais
Texto associado
Em um banco de dados, foram armazenadas informações relativas a diversas pesquisas realizadas por pesquisadores de institutos renomados. Entre as variáveis constantes desse banco destacam-se: nome, gênero e titulação do pesquisador; valor financiado da pesquisa; instituto ao qual o pesquisador pertence; número de componentes da equipe; e número de artigos publicados pelo pesquisador.
Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.
Com base nessas informações, julgue os itens a seguir.
Considere que a técnica de análise de componentes principais tenha sido utilizada para reduzir as variáveis “número de artigos publicados pelo pesquisador”, “valor financiado” e “número de componentes da equipe” a apenas uma componente. Considere, ainda, que a variância explicada por essa única componente tenha sido igual a 85%. Nessa situação, o resultado da análise de conglomerado, com base nessa componente, será praticamente o mesmo resultado da análise em que se utilizaram as três variáveis citadas.
Ano: 2022Banca: FGVOrganização: TRT - 13ª Região (PB)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Análise de Componentes Principais
Em relação à Análise de Componentes Principais (ACP), avalie se
as afirmativas a seguir são falsas (F) ou verdadeiras (V).
I. O objetivo principal da ACP é obter variáveis não
correlacionadas que retenham a maior parte da estrutura de
variabilidade e correlação, a partir das variáveis originais, por
meio de transformações lineares para reduzir a dimensão,
medida pelo número de variáveis, da matriz de dados.
II. A ACP possibilita a compreensão de aspectos do
comportamento dos dados difíceis de serem deduzidos a
partir das variáveis originais.
III. Em geral, a ACP permite que se usem metodologias de análise
univariada.
As afirmativas são, respectivamente,
Ano: 2014Banca: FCCOrganização: TRT - 19ª Região (AL)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Análise de Componentes Principais
Considere as seguintes afirmações relativas às técnicas de Análise Multivariada:
I. A análise de regressão múltipla é uma técnica estatística para analisar a relação entre uma única variável independente e várias variáveis dependentes.
II. Uma das medidas de similaridade usadas na Análise de Agrupamentos é a distância de Minkowsky, que tem como caso particular a distância Euclidiana.
III. Na análise discriminante a variável dependente é métrica e a independente é categórica.
IV. Na análise de correlação canônica a ideia básica é resumir a informação de um conjunto de variáveis-resposta em uma combinação linear, sendo que a escolha dos coeficientes dessa combinação é feita tendo como critério a minimização da correlação entre os conjuntos de variáveis respostas.
Está correto o que consta APENAS em
I. A análise de regressão múltipla é uma técnica estatística para analisar a relação entre uma única variável independente e várias variáveis dependentes.
II. Uma das medidas de similaridade usadas na Análise de Agrupamentos é a distância de Minkowsky, que tem como caso particular a distância Euclidiana.
III. Na análise discriminante a variável dependente é métrica e a independente é categórica.
IV. Na análise de correlação canônica a ideia básica é resumir a informação de um conjunto de variáveis-resposta em uma combinação linear, sendo que a escolha dos coeficientes dessa combinação é feita tendo como critério a minimização da correlação entre os conjuntos de variáveis respostas.
Está correto o que consta APENAS em
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: EMBRAPADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Análise de Componentes Principais
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.
Na análise de componentes principais, o percentual da variância total explicada (70%) é dado pela razão entre o número de componentes explicativas (3) pela quantidade de variáveis presentes na base de dados (10).
Ano: 2012Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: Banco da AmazôniaDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Componentes Principais | Análise Multivariada
Texto associado
Julgue os seguintes itens, acerca de análise multivariada de dados.
Considere a aplicação da técnica das componentes principais com o objetivo de reduzir a dimensão de um conjunto de dados constituído de p variáveis. Considere, ainda, supondo que os autovalores da matriz das correlações entre essas variáveis sejam tais que λ2 = λ3 = ... = λp = 1 - ρ em que ρ representa uma medida de correlação.
Nessa situação, considerando-se p =10, é correto afirmar que ρ < 0,75.
Nessa situação, considerando-se p =10, é correto afirmar que ρ < 0,75.
Ano: 2015Banca: INSTITUTO AOCPOrganização: EBSERHDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Análise de Componentes Principais
São técnicas, da Análise Multivariada, que estudam a estrutura de covariância de um vetor aleatório:
Ano: 2011Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: FUBDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Análise de Componentes Principais
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.
Ano: 2023Banca: Instituto ConsulplanOrganização: IF-PADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Análise de Componentes Principais
Considere que um índice de desempenho acadêmico de
120 estudantes de uma instituição foi construído através
da análise de componentes principais, tomando como base
os valores das suas notas em quatro disciplinas X = (X1, X2,
X3, X4). Os autovalores extraídos da matriz de covariâncias
foram, respectivamente, iguais a 13, 4, 2, 1 e o primeiro
autovetor normalizado foi e1 = (0,5; 0,2; 0,5; 0,7). O percentual de explicação da primeira componente principal e
o valor do índice de desempenho de um estudante com
notas X = (60, 70, 85, 80) são, respectivamente: