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457941200344545
Ano: 2024Banca: CESGRANRIOOrganização: IPEADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise de Componentes Principais | Análise Multivariada
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
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2

457941201596902
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
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3

457941201297980
Ano: 2014Banca: FCCOrganização: TRT - 13ª Região (PB)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Fatorial | Análise Multivariada | Análise de Componentes Principais
Sobre análise multivariada, considere:

I. Na análise fatorial nenhuma variável é definida como dependente ou independente.

II. Na análise de agrupamentos deve haver bastante homogeneidade interna (dentro do agrupamento) em cada um dos agrupamentos resultantes.

III. Na análise de correlação canônica o princípio subjacente é desenvolver uma combinação linear de cada conjunto de variáveis dependentes e independentes para minimizar a correlação entre esses dois conjuntos.

IV. O escalamento multidimensional é uma técnica multivariada apropriada para representar n elementos em um espaço dimensional menor que o original, levando em consideração a similaridade que os elementos têm entre si.

Está correto o que consta APENAS em
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4

457941201486357
Ano: 2017Banca: FEPESEOrganização: CIASC Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada
Analise as afirmativas abaixo com relação ao assunto Análise de Agrupamento (Clustering).

1. Análise de agrupamento (Clustering) é o nome dado para o grupo de técnicas cujo propósito consiste em separar objetos em grupos, baseando-se nas características que estes objetos possuem. O conceito básico consiste em colocar em um mesmo grupo que sejam similares de acordo com algum critério pré-determinado.
2. O agrupamento hierárquico avança sucessivamente, tanto juntando pequenos grupos em maiores, quanto dividindo grandes grupos em menores. O método de agrupamento difere na regra pela qual dois pequenos grupos são unidos ou na forma como um grande é dividido.

3. No método de Encadeamento Completo (Vizinho mais próximo), utiliza-se a distância entre os dois itens mais próximos (vizinhos) como a distância entre dois grupos. Essa regra aglomera itens para formar grupos e os aglomerados resultantes tendem a representar longas “cadeias”.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
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5

457941201410751
Ano: 2022Banca: FGVOrganização: Prefeitura de Manaus - AMDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Análise de Componentes Principais
Avalie se são vantagens da análise de componentes principais:

I. Retirar a multicolinearidade das variáveis pela transformação de um conjunto de variáveis originais intercorrelacionadas em um novo conjunto de variáveis não correlacionadas (componentes principais).
II. Reduzir muitas variáveis a eixos ortogonais que representam algumas variáveis, o que permite explicar a variação dos dados de forma decrescente e independente.
III. Apresentar pouca sensibilidade a outliers, notadamente quando há duplas ausências.

Está correto o que se afirma em 
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6

457941201377409
Ano: 2011Banca: CESGRANRIOOrganização: PetrobrasDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Análise Fatorial

Dentre os critérios que podem auxiliar na escolha do número de fatores do modelo fatorial, analise os seguintes:


I - Raiz latente ou critério de Kaiser

II - Gráfico scree

III - Percentagem da variância

IV - Rotação de fatores


Auxilia(m) na escolha do número de fatores do modelo fatorial o(s) critério(s)

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7

457941201858867
Ano: 2014Banca: FCCOrganização: TRT - 16ª REGIÃO (MA)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Análise Discriminante
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
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8

457941201591111
Ano: 2012Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TJ-RODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada | Análise de Componentes Principais
Uma análise de componentes principais considerou 20 variáveis. Com base na matriz de covariância entre essas variáveis, observou- se que os cinco maiores autovalores foram iguais a 6, 4, 3, 2 e 1. Considerando esses resultados, assinale a opção correspondente ao percentual de variação explicada por esses cinco maiores autovalores.

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9

457941200728766
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:
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10

457941200872058
Ano: 2016Banca: VUNESPOrganização: Prefeitura de Presidente Prudente - SPDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Análise Multivariada
Útil para descrever distribuições espaciais, revelando padrões de associações espaciais (clusters espaciais), regimes espaciais ou outras formas de instabilidade espacial (não-estacionaridade) e observações atípicas (outliers). Trata-se da técnica de
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