SIMULADO 1 - Analise Multivariada e Clustering 2

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Disc.: ANALISE MULTIVARIADA E CLUSTERING   
Aluno(a): JEICE ANNIE DOS SANTOS 202107099471
Acertos: 7,0 de 10,0 03/05/2023
Acerto: 1,0  / 1,0
Marque, dentre as alternativas abaixo, a opção que não é um tipo de técnicas de análise multivariada:
Regressão Múltipla.
Análise discriminante múltipla.
Análise de agrupamento ou clustering
Análise fatorial.
 Análise univariada de variância
Respondido em 03/05/2023 18:34:49
Explicação:
Análise univariada de variância
Acerto: 1,0  / 1,0
Quais são as duas visões da análise multivariada de dados?
 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.
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 realizar os testes das suposições
estatística.
Compreensão básica dos dados e das relações entre variáveis e retratar os dados reais.
Retratar os dados reais e garantir que os dados e variáveis atendem a todas as exigências para aplicação
uma técnica multivariada.
Respondido em 03/05/2023 18:35:32
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.
 Questão1
a
 Questão2
a
https://simulado.estacio.br/alunos/inicio.asp
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Acerto: 1,0  / 1,0
O grande objetivo da análise fatorial é encontrar que matrizes:
L (comunalidades) e Ψ  (variância) que possam representar a matriz Cov(Z) para p < m.
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 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.
Respondido em 03/05/2023 18:36:15
Explicação:
L (comunalidades) e Ψ  (variância) que possam representar a matriz Cov(Z) para m < p.
Acerto: 1,0  / 1,0
Marque a opção incorreta com relação à Análise de Regressão Múltipla:
os coe�cientes de regressão (βi) representam a variação estimada na variável dependente por variação
unitária da variável independente.
é uma técnica de dependência que é a usada de forma versátil, aplicável na tomada de decisões em
economia e negócios.
é o fundamento para realizar previsões dos problemas estudados.
é uma técnica importante para relacionar matematicamente duas ou mais variáveis, com uma função.
 é uma variação do modelo de análise fatorial.
Respondido em 03/05/2023 18:47:37
Explicação:
é uma variação do modelo de análise fatorial.
Acerto: 1,0  / 1,0
X pode ser a nota dos alunos candidatos a uma universidade, sendo que existem dados de anos anteriores, onde
a população 1 foram os aprovados e a população 2 os reprovados. Baseados nestas informações queremos
classi�car os novos alunos, baseados apenas nas notas do vestibular. Levando-se em consideração a nota do
vestibular, suponhamos que μ1 =16, ơ
2 =4 e μ2 =18, se um aluno com nota 17, qual será o λ(x)?
1,75
2
0,75
0,5
 1
Respondido em 03/05/2023 18:49:52
 Questão3
a
 Questão4
a
 Questão5
a
Explicação:
1.
Acerto: 0,0  / 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:
 Maior potência.
 
ANOVA detecta padrões de respostas multivariadas, pois o fator pode afetar a relação entre as
respostas, em vez de afetar uma única resposta.
Fornecer maior poder estatístico do que ANOVA quando o número de variáveis dependentes é 5 ou
menos.
 Determinar se as variáveis podem ser resumidas a um conjunto menor de fatores.
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.
Respondido em 03/05/2023 18:55:20
Explicação:
Determinar se as variáveis podem ser resumidas a um conjunto menor de fatores.
Acerto: 1,0  / 1,0
Na análise conjunta, a diferença importante é que na variável estatística conjunta especi�camos as variáveis
independentes (_______) e seus valores (_____). Marque a opção que preenche as lacunas:
Valores e níveis.
Estímulos e níveis.
Estímulos e fatores.
 Fatores e níveis.
Níveis e fatores.
Respondido em 03/05/2023 18:57:08
Explicação:
Fatores e níveis.
Acerto: 0,0  / 1,0
Suponha que um pesquisador de economia queira determinar segmentos de mercado em um grupo de pessoas
com base em padrões de renda e idade dos indivíduos. Calcular a distância euclidiana entre os dois indivíduos da
amostra abaixo:
Indivíduo Renda Idade
A 11 18
B 5 22
 Questão6
a
 Questão7
a
 Questão8
a
   
5,13.
 7,21.
 18.
11.
22.
Respondido em 03/05/2023 19:00:18
Explicação:
7,21.
Acerto: 1,0  / 1,0
As dimensões são características de um ______. Pode-se imaginar que um objeto especí�co 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:
 Objeto, percebidas/subjetivas, objetivas, objetiva, percebidas/subjetivas.
Dimensão, objetivas, objetiva, percebidas/subjetivas, percebidas/subjetivas.
Dimensão, percebidas/subjetivas, objetivas, objetiva, percebidas/subjetivas.
Dimensão, objetivas, percebidas/subjetivas, objetiva, percebidas/subjetivas.
Objeto, objetivas, objetiva, percebidas/subjetivas, percebidas/subjetivas.
Respondido em 03/05/2023 19:01:31
Explicação:
Objeto, percebidas/subjetivas, objetivas, objetiva, percebidas/subjetivas.
Acerto: 0,0  / 1,0
Apesar de diferentes caminhos poderem ser usados para testar modelos SEM, todos os modelos de equações
estruturais são distinguidos por três características. Marque a opção incorreta com relação a essas
características:
 Objeto, estatística descritiva e cluster.
 Estimação de relações de dependência múltiplas.
Estimação de relações de dependência inter-relacionadas.
Uma habilidade para representar conceitos não observados nessas relações e corrigir erro de
mensuração no processo de estimação.
De�nição de um modelo para explicar o conjunto inteiro de relações.
Respondido em 03/05/2023 19:03:36
Explicação:
 Questão9
a
 Questão10
a
Objeto, estatística descritiva e cluster.