Questões

Considere as afirmações abaixo relativas à Análise Multivariada.

I. A análise de correspondência permite estudar associação entre variáveis qualitativas.
II. Na análise discriminante a variável dependente deve ser métrica.
III. Na análise de regressão múltipla uma forma de identificar colinearidade entre as variáveis independentes é examinar as correlações entre essas variáveis.
IV. Na análise de conglomerados, as técnicas hierárquicas exigem que o usuário identifique previamente o número de grupos desejado, mas essa exigência não prevalece nas técnicas não hierárquicas.

Está correto o que se afirma APENAS em

   Para avaliar o desempenho do transporte público por ônibus em determinada cidade, realizou-se um estudo estatístico mediante o uso de técnicas de análise multivariada de dados. Por meio desse estudo, foram identificados os grupos (homogêneos) de usuários, considerando-se a satisfação global dos serviços de transporte público, assim como os principais fatores que influenciam na opinião sobre esses serviços. O estudo identificou, por exemplo, aspectos como confiabilidade, segurança, tarifa e locais de parada como os mais importantes para se discriminar os usuários insatisfeitos daqueles que se consideram satisfeitos.


No que se refere aos métodos estatísticos de análise multivariada empregados na situação descrita acima, julgue o seguinte item.


Empregando-se a análise discriminante, é possível separar estatisticamente os usuários insatisfeitos daqueles que se consideram satisfeitos, com base nas características do usuário. Essa técnica é uma forma especializada de regressão em que se ajusta a probabilidade de um indivíduo pertencer a um grupo ou a outro grupo com base no seu perfil (como, por exemplo, idade, gênero, renda e escolaridade).

Considere as afirmativas abaixo.
I. Uma técnica não hierárquica da análise de agrupamentos é o método das K-médias.

II. O modelo de análise fatorial procura descrever a variabilidade de um vetor aleatório p-dimensional X, em termos de um vetor aleatório m-dimensional (m<p), linearmente relacionado com X.
III. O objetivo principal da análise de componentes principais é o de explicar a estrutura de variância e covariância de um vetor aleatório através da construção de combinações lineares das variáveis originais.

IV. Na aplicação da análise discriminante é necessário que os grupos para os quais cada elemento amostral pode ser classificado sejam pré-definidos.

Está correto o que se afirma em

Sobre a análise discriminante, é CORRETO afirmar que: 

A análise discriminante constitui técnica multivariada que permite classificar os objetos que formam um conjunto de dados e, com base nela, é possível segmentar um conjunto de objetos em k grupos homogêneos sem se dispor de uma informação a priori acerca da alocação desses objetos nesses grupos.

Julgue o  item  a seguir, relativo à análise multivariada.

Na análise discriminante por meio do escore de Fisher, convencionou-se que os dados seguem distribuição normal.

Na análise discriminante, há situações nas quais temos variáveis quantitativas e qualitativas e, por isso, técnicas de discriminação que supõem distribuição normal multivariada podem apresentar sérios problemas. São métodos que podem ser aplicados nessas situações, EXCETO:

Relativamente à Análise Multivariada de Dados, considere:
I. Na análise discriminante, uma suposição para a determinação da função discriminante é a de normalidade multivariada das variáveis independentes.

II. A análise de correspondência não é sensível a observações atípicas, como outliers.

III. A escalagem multidimensional se baseia em distâncias euclidianas em projeção plana entre variáveis.

É correto o que consta APENAS em