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Ano: 2019Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: CGE - CEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada
Considerando-se que, em uma regressão múltipla de dados
estatísticos, a soma dos quadrados da regressão seja igual a 60.000
e a soma dos quadrados dos erros seja igual a 15.000, é correto
afirmar que o coeficiente de determinação — R² — é igual a
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ABINDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada
Julgue o item que se segue, relativo a análise multivariada.
Em uma análise de componente principal (PCA), o primeiro
componente principal será aquele determinado pelo autovetor
do maior autovalor entre aqueles da matriz de variâncias e
covariâncias do conjunto em análise.
Ano: 2012Banca: CONSULPLANOrganização: TSEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Análise de Componentes Principais
Sobre análise multivariada, analise.
I. Os componentes principais amostrais são combinações lineares das variáveis mensuradas que maximizam a variação total da amostra e que são mutuamente ortogonais.
II. O algoritmo das k-médias é um tipo de agrupamento não hierárquico que particiona n objetos em k grupos.
III. O método de correlação canônica analisa combinações não lineares das variáveis em dois grupos para determinar as combinações que possuem a maior correlação.
Assinale
I. Os componentes principais amostrais são combinações lineares das variáveis mensuradas que maximizam a variação total da amostra e que são mutuamente ortogonais.
II. O algoritmo das k-médias é um tipo de agrupamento não hierárquico que particiona n objetos em k grupos.
III. O método de correlação canônica analisa combinações não lineares das variáveis em dois grupos para determinar as combinações que possuem a maior correlação.
Assinale
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: 2010Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: INMETRODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada
Acerca da análise de componentes principais, assinale a opção correta.
Ano: 2022Banca: FGVOrganização: TRT - 16ª REGIÃO (MA)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Análise de Componentes Principais
As afirmativas a seguir, acerca da análise de componentes
principais (ACP) estão corretas, à exceção de uma. Assinale-a.
Ano: 2024Banca: IBFCOrganização: TRF - 5ª REGIÃODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Análise de Agrupamento
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: 2012Banca: FUNDEP (Gestão de Concursos)Organização: MPE-MGDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Estatística Descritiva | Análise de Componentes Principais | Covariância e Correlação
Numa pesquisa, observou-se uma amostra aleatória de tamanho n=100 do vetor aleatório X = [X1 X2 ... Xp]T, p =12. Um modelo de análise fatorial ortogonal com dois fatores foi
ajustado aos dados utilizando-se a matriz de correlação amostral das 12 variáveis. O
método de Componentes Principais foi utilizado na estimação das cargas fatoriais. Na
tabela 5 apresentam-se os valores das cargas fatoriais estimadas para as variáveis X1 e X2 padronizadas.
Tabela 5. Dados da questão 53
Variável Fator 1 Fator 2
X1padronizada 0,80 0,10
X2 padronizada 0,20 0,76
Nesse caso, pode-se dizer que a correlação estimada, pelo modelo de análise fatorial,
entre as variáveis X1 e X2 é aproximadamente igual a
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: PetrobrasDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada
A equação y = mx + b, com m = 2,09 e b = 0,257, foi
obtida na calibração de um método para a determinação
cromatográfica de isoctano em misturas de hidrocarbonetos.
Nessa equação, o eixo x apresenta valores de concentração de
isoctano, em porcentagem molar, e o eixo y, a área sob o pico
cromatográfico, em uma unidade arbitrária.
Tendo como referência as informações precedentes, julgue o item subsecutivo, a respeito de fundamentos de estatística.
Se uma amostra de hidrocarbonetos contém 5% de isoctano
em quantidade de matéria analisada pelo método descrito,
então a área sob o pico cromatográfico do isoctano terá valor
superior a 10 unidades arbitrárias.
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: INSADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Modelos Lineares | Análise Multivariada
Julgue o item a seguir, referente a conceitos e técnicas estatísticas aplicadas à análise multivariada.
A regressão linear múltipla é uma técnica de análise multivariada usada para modelar a relação entre uma variável dependente e múltiplas variáveis independentes.
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