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Ano: 2014Banca: IDECANOrganização: Colégio Pedro IIDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Agrupamento | Análise Multivariada
Em relação à análise de agrupamentos, considere os seguintes critérios:
I. análise do nível de fusão;
II. análise do nível de similaridade;
III. análise do coeficiente R2 ;
IV. estatística pseudo F.
Para auxiliar na decisão do número final de grupos que define a partição dos dados, pode-se utilizar os critérios apresentados nas alternativas
I. análise do nível de fusão;
II. análise do nível de similaridade;
III. análise do coeficiente R2 ;
IV. estatística pseudo F.
Para auxiliar na decisão do número final de grupos que define a partição dos dados, pode-se utilizar os critérios apresentados nas alternativas
Ano: 2012Banca: FUNDEP (Gestão de Concursos)Organização: MPE-MGDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Agrupamento | Análise Multivariada
Uma análise de agrupamento (cluster) foi realizada pelo método de ligação completa. A
distância euclidiana ao quadrado foi utilizada na comparação dos elementos amostrais.
Três variáveis aleatórias foram medidas em cada elemento amostral. Na tabela 2
apresentam-se os valores observados de dois elementos da amostra.
Tabela 2. Dados da questão 40
Elemento Variável 1 Variável 2 Variável 3
1 2 3 2
2 -2 2 3
O valor da distância entre esses dois elementos amostrais é igual a
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: MCDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Agrupamento | Modelos Lineares | Análise Multivariada
Na análise de agrupamento hierárquico, é correto determinar a quantidade de grupos a serem formados com base em uma medida de dissimilaridade.
Ano: 2019Banca: IBFCOrganização: Prefeitura de Cruzeiro do Sul - ACDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Agrupamento | Análise Multivariada
Na _____, os pixels de uma imagem são alocados em classes, sem que o usuário tenha conhecimento prévio de sua existência. O método _____ é um exemplo de algoritmo classificador
(NOVO, 2010).
A _____ repousa em um conhecimento prévio do analista sobre a localização espacial de algumas amostras das classes de interesse. O _____ é um exemplo de algoritmo classificador
(NOVO, 2010).
Assinale a alternativa que preencha correta e respectivamente as lacunas.
Ano: 2013Banca: NC-UFPROrganização: UFPRDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Agrupamento | Análise Multivariada
A respeito das medidas de similaridade e dissimilaridade no âmbito da teoria de análise de agrupamentos (cluster), considere as seguintes afirmativas:
1. A distância de Minkowsky entre dois pontos Xl e Xk é muito mais afetada pela presença de valores discrepantes na amostra do que a distância euclidiana. Para λ = 1, a distância de Minkowsky é conhecida como city-block ou Manhattan.
2. O coeficiente de concordância positiva é definido como o número de pares realmente concordantes em relação ao número total de pares. Quanto maior o seu valor, maior é a concordância entre os elementos comparados, razão pela qual é um índice de similaridade.
3. A distância euclidiana média revela que, quanto menor o valor da distância, maior será a similaridade dos elementos comparados; portanto é um índice de discordância ou de dissimilaridade.
4. O coeficiente de Jaccard tem o mesmo objetivo que o coeficiente de concordância positiva. A diferença é que a proporção de pares concordantes é calculada em relação ao número total de pares, excluindo-se os pares do tipo (0 0).
Assinale a alternativa correta.
Ano: 2012Banca: FUNDEP (Gestão de Concursos)Organização: MPE-MGDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Agrupamento | Análise Multivariada
Utilizou-se o método de agrupamento de Ward para separar em k=3 grupos, um conjunto
de dados composto por n=230 elementos, tendo-se utilizado para agrupamento oito
variáveis quantitativas medidas para cada elemento amostral. A partição resultou em
valores de Soma de Quadrados entre grupos igual a 11.458,00 e Soma de Quadrados
dentro dos grupos igual a 5.392,00.
Portanto, o valor do coeficiente de correlação intraclasse é igual a
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: EMBRAPADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Análise de Agrupamento
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 de clusters é uma técnica multivariada que permite prever a qualidade do ar (boa, moderada ou ruim), com base em variáveis independentes como, por exemplo, os níveis de poluentes e em fatores meteorológicos.
Ano: 2024Banca: IBFCOrganização: TRF - 5ª REGIÃODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Agrupamento | Análise Multivariada
A Análise de grupos, também conhecida como
agrupamento de dados, é um termo genérico
usado para designar um amplo espectro de
métodos numéricos de análise de dados
multivariados com o objetivo de descobrir
grupos homogêneos de objetos. O
agrupamento de objetos em diferentes grupos
pode simplesmente representar uma forma
conveniente de organizar grandes bases de
dados de maneira que elas sejam mais
facilmente compreendidas ou pesquisadas e,
também, para realizar tarefas muito mais
sofisticadas, como tomada de decisão em
processos críticos. Diante do exposto, assinale
a alternativa correta em relação aos itens que
apresentam um algoritmo de agrupamento.
Ano: 2013Banca: IBFCOrganização: EBSERHDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Teoria da Amostragem | Análise Multivariada | Análise de Agrupamento
Texto associado
Os dados a seguir referem-se às questões de 26 a 29.
Para analisar o consumo de combustível de um automóvel foram efetuadas 7 viagens, tendo-se registrado a distância percorrida (km) e o consumo (l), obtendo-se, então, os 7 pares de valores seguintes:
As variáveis de agrupamento usadas numa Análise de Conglomerados pelos métodos k-means (quick cluster) e hierárquico são:
Ano: 2024Banca: CESGRANRIOOrganização: IPEADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Agrupamento | Análise Multivariada
Considere o texto sobre economias de aglomeração no
Brasil.
Quanto maior a escala da urbanização, maiores tendem a ser os ganhos de produtividade das firmas. Do
mesmo modo, a maior diversidade de bens e serviços
ofertados, de interações sociais e econômicas e de serviços públicos disponíveis para consumo da coletividade torna-se um diferencial de grande significado para a
localização empresarial. Para o Brasil, no processo de
desconcentração produtiva, mostrou-se que a localização de firmas industriais adquiriu um comportamento
fortemente associado a economias de aglomeração dadas pelo estoque de infraestrutura e mão de obra qualificada: o tecido industrial tornou-se concentrado — e
desconcentrou concentradamente — em uma grande
porção do território entre o Sul e o Sudeste. Consideradas, de um lado, as motivações e lógicas do setor
privado e os estímulos do mercado mundial e do território inercial do desenvolvimento brasileiro e, de outro
lado, as motivações e os esforços governamentais, em
sentido amplo, para atuação sobre novas geografias
econômicas nacionais, identificam-se cinco tipos preferenciais de territórios predominantemente impactados
e redefinidos pela potência das forças em atuação.
MONTEIRO NETO, A.; SILVA, R.; SEVERIAN, D. O território das
atividades industriais no Brasil: a força das economias de aglomeração e urbanização. In: MONTEIRO NETO, A. (org.). Brasil,
Brasis: reconfigurações territoriais da indústria no século XXI.
Brasília, DF: Ipea, 2021, p. 256-258. Adaptado.
Na tipologia mencionada acima, encontram-se rearranjos
territoriais que se prestam à análise das formas de aglomeração e os que concorrem para a desaglomeração.
Considerando-se especificamente os vetores que levam
à concentração produtiva, identificam-se territórios predominantemente impactados e (re)definidos por