Simulado 2 - Analise Multivariada E Clustering

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Disc.: ANALISE MULTIVARIADA E CLUSTERING 
 
 2021 
 
 
 
1a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Um analista financeiro deseja fazer uma análise multivariada do valor de mercado da ação da 
Petrobras. Algumas informações importantes seriam o IBOVESPA e o Patrimônio líquido da 
empresa. Defina o vetor aleatório que esse analista irá trabalhar: 
 
 
X= (X1 = Petrobrás X2 = IBOVESPA) 
 
X= (X1 = PIB X2 = Crescimento populacional X3 = taxa de desemprego) 
 
X= (X1 = Petrobrás X2 = IBOVESPA X3 = Patrimônio líquido) 
 X= (X1 = IBOVESPA X2 = Patrimônio líquido) 
 
X= (X1 = PIB X2 = taxa de desemprego) 
 
Explicação: 
X= (X1 = IBOVESPA X2 = Patrimônio líquido) 
 
 
2a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Quais são as duas visões da análise multivariada de dados? 
 
 
Realizar os testes das suposições estatística e garantir que os dados e variáveis atendem 
a todas as exigências para aplicação uma técnica multivariada. 
 
Compreensão básica dos dados e das relações entre variáveis e retratar os dados reais. 
 Compreensão básica dos dados e das relações entre variáveis e garantir que os dados e 
variáveis atendem a todas as exigências para aplicação uma técnica multivariada. 
 
Retratar os dados reais e garantir que os dados e variáveis atendem a todas as exigências 
para aplicação uma técnica multivariada. 
 
Compreensão básica dos dados e das relações entre variáveis e realizar os testes das 
suposições estatística. 
 
Explicação: 
Compreensão básica dos dados e das relações entre variáveis e garantir que os dados e variáveis 
atendem a todas as exigências para aplicação uma técnica multivariada. 
 
 
3a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
O grande objetivo da análise fatorial é encontrar que matrizes: 
 
 
ε (erros) e F (fatores) que possam representar a matriz Cov(Z) para p < m. 
 
ε (erros) e F (fatores) que possam representar a matriz Cov(Z) para m < p. 
 
L (comunalidades) e Ψ (variância) que possam representar a matriz Cov(Z) para p < m. 
 
L (comunalidades) e F (fatores) que possam representar a matriz Cov(Z) para m < p. 
 L (comunalidades) e Ψ (variância) que possam representar a matriz Cov(Z) para m < p. 
 
Explicação: 
L (comunalidades) e Ψ (variância) que possam representar a matriz Cov(Z) para m < p. 
 
 
4a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Um dos objetivos principais da Análise de Regressão Múltipla é: 
 
 
Descrevem as relações entre a variável fatoriais e as variáveis binárias de um 
determinado processo. 
 
Realizar os testes das suposições. 
 
Ter por objetivo apenas a redução do número de variáveis. 
 
Determinar se as variáveis podem ser resumidas a um conjunto menor de fatores. 
 Descrer as relações entre a variável dependente e as variáveis independentes de um 
determinado processo. 
 
Explicação: 
Descrer as relações entre a variável dependente e as variáveis independentes de um determinado 
processo. 
 
 
5a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Com relação a análise de variância multivariada (MANOVA - Multiple Analysis Of VAriance) é 
incorreto afirmar : 
 
 
é uma extensão ou forma generalizada da análise de variância (ANOVA). 
 
 
é um procedimento para comparação de médias amostrais multivariadas. 
 
analisa simultaneamente múltiplas medidas de cada indivíduo ou objeto sob investigação. 
envolve variáveis dependentes métricas e variáveis independentes categóricas. 
 envolve variáveis dependentes não métricas e variáveis independentes categóricas. 
 
é utilizada em casos em que existem duas ou mais variáveis dependentes. 
 
Explicação: 
envolve variáveis dependentes não métricas e variáveis independentes categóricas. 
 
 
6a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
A análise de variância múltipla MANOVA possui diversas vantagens ao invés de se usar várias 
análises de variância simples. Marque uma das opções que não corresponde a uma vantagem: 
 
 
ANOVA detecta padrões de respostas multivariadas, pois o fator pode afetar a relação 
entre as respostas, em vez de afetar uma única resposta. 
 Determinar se as variáveis podem ser resumidas a um conjunto menor de fatores. 
 
Fornecer maior poder estatístico do que ANOVA quando o número de variáveis 
dependentes é 5 ou menos. 
 
Maior potência. 
 
 
Ela controla a taxa de erro de família, pois a sua chance de rejeitar incorretamente a 
hipótese nula aumenta a cada ANOVA sucessiva. Fazer uma MANOVA para testar todas as 
variáveis de resposta ao mesmo tempo mantém a taxa de erro de família igual em seu 
nível alfa. 
 
Explicação: 
Determinar se as variáveis podem ser resumidas a um conjunto menor de fatores. 
 
 
7a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
A estimação do modelo conjunto e avaliação do ajuste geral, corresponde a que estágio: 
 
 
Estágio 2. 
 
Estágio 3. 
 Estágio 4. 
 
Estágio 5. 
 
Estágio 6. 
 
Explicação: 
Estágio 4. 
 
 
8a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Marque a opção incorreta com relação aos objetivos de análise agrupamentos ou cluster: 
 
 
Dividir os elementos da amostra, ou população em grupos de forma que os elementos 
pertencentes a um mesmo grupo sejam similares entre sim com respeito às variáveis 
(caraterística) que neles formam medidas 
 
Simplificação de dados: A habilidade de analisar grupos de observações semelhantes em 
vez de todas as observações individuais 
 
Descrição taxonômica: Identificar grupos naturais dentro dos dados 
 Determina se as variáveis podem ser resumidas a um conjunto menor de fatores. 
 
Identificação de relação: A estrutura simplificada da análise de agrupamentos retrata 
relações não reveladas de outra forma. 
 
Explicação: 
Determina se as variáveis podem ser resumidas a um conjunto menor de fatores. 
 
 
9a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
As dimensões são características de um ______. Pode-se imaginar que um objeto específico 
possui dimensões ____________(p. ex., caro, frágil) e _________(p. ex., cor, preço, 
características). Dimensão _________ são características físicas ou tangíveis de um objeto que 
têm uma base objetiva de comparação. Por exemplo, um produto tem tamanho, forma, cor, 
peso e assim por diante. Já a dimensão __________seria uma atribuição subjetiva, por parte do 
respondente, de aspectos a um objeto, a qual representa suas características intangíveis. 
Marque a opção correta que preenche as lacunas: 
 
 
Dimensão, objetivas, objetiva, percebidas/subjetivas, percebidas/subjetivas. 
 
Dimensão, percebidas/subjetivas, objetivas, objetiva, percebidas/subjetivas. 
 Objeto, percebidas/subjetivas, objetivas, objetiva, percebidas/subjetivas. 
 
Objeto, objetivas, objetiva, percebidas/subjetivas, percebidas/subjetivas. 
 
Dimensão, objetivas, percebidas/subjetivas, objetiva, percebidas/subjetivas. 
 
Explicação: 
Objeto, percebidas/subjetivas, objetivas, objetiva, percebidas/subjetivas. 
 
 
 
 
 
10a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
A técnica de modelagem de equações estruturais (SEM), uma extensão de diversas técnicas 
multivariadas, é um método que nos permite: 
 
 
usar técnicas MDS para estimar a posição relativa de cada objeto em espaço 
multidimensional. 
 
interpretar os eixos do espaço dimensional em termos de atributos perceptuais e/ou 
objetivos. 
 testar a teoria inteira do pesquisador com uma técnica que considere toda a informação 
possível. 
 
reunir medidas de similaridade e ou de preferência no conjunto inteiro de objetos a 
serem analisados. 
 
identificar os eixos do espaço dimensional em termos de atributos perceptuais e/ou 
objetivos. 
 
Explicação: 
testar a teoria inteira do pesquisador com uma técnica que considere toda a informação possível.