Simulado 2 - Analise Multivariada e Clustering

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<p>A</p><p>B</p><p>C</p><p>D</p><p>E</p><p>A</p><p>B</p><p>C</p><p>D</p><p>E</p><p>A</p><p>B</p><p>C</p><p>D</p><p>E</p><p>1 Marcar para revisão</p><p>Marque, dentre as alternativas abaixo, a opção que não é um tipo de técnicas de análise multivariada:</p><p>Análise discriminante múltipla.</p><p>Análise de agrupamento ou clustering</p><p>Análise univariada de variância</p><p>Regressão Múltipla.</p><p>Análise fatorial.</p><p>2 Marcar para revisão</p><p>Marque a opção incorreta com relação ao histograma:</p><p>Também chamado de distribuição de frequências.</p><p>É uma variação do gráfico de linhas.</p><p>Consiste em uma representação gráfica de dados que são divididos em classes.</p><p>É uma forma gráfica para distribuição de uma variável.</p><p>A base de cada uma das barras representa uma classe, e a altura a quantidade ou frequência absoluta</p><p>com que o valor da classe ocorre.</p><p>3 Marcar para revisão</p><p>O grande objetivo da análise fatorial é encontrar que matrizes:</p><p>L (comunalidades) e Ψ  (variância) que possam representar a matriz Cov(Z) para p < m.</p><p>ε (erros) e F (fatores) que possam representar a matriz Cov(Z) para p < m.</p><p>ε (erros) e F (fatores) que possam representar a matriz Cov(Z) para m < p.</p><p>L (comunalidades) e Ψ  (variância) que possam representar a matriz Cov(Z) para m < p.</p><p>L (comunalidades) e F (fatores) que possam representar a matriz Cov(Z) para m < p.</p><p>A</p><p>B</p><p>C</p><p>D</p><p>E</p><p>A</p><p>B</p><p>C</p><p>D</p><p>E</p><p>A</p><p>B</p><p>C</p><p>D</p><p>E</p><p>4 Marcar para revisão</p><p>Marque a opção incorreta com relação à Análise de Regressão Múltipla:</p><p>É uma técnica de dependência que é a usada de forma versátil, aplicável na tomada de decisões em</p><p>economia e negócios.</p><p>É uma variação do modelo de análise fatorial.</p><p>É o fundamento para realizar previsões dos problemas estudados.</p><p>É uma técnica importante para relacionar matematicamente duas ou mais variáveis, com uma função.</p><p>Os coeficientes de regressão (βi) representam a variação estimada na variável dependente por</p><p>variação unitária da variável independente.</p><p>5 Marcar para revisão</p><p>Com relação a análise de variância multivariada �MANOVA � Multiple Analysis Of VAriance) é incorreto afirmar :</p><p>é uma extensão ou forma generalizada da análise de variância �ANOVA�.</p><p>é utilizada em casos em que existem duas ou mais variáveis dependentes.</p><p>é um procedimento para comparação de médias amostrais multivariadas.</p><p>envolve variáveis dependentes não métricas e variáveis independentes categóricas.</p><p>analisa simultaneamente múltiplas medidas de cada indivíduo ou objeto sob investigação. envolve</p><p>variáveis dependentes métricas e variáveis independentes categóricas.</p><p>6 Marcar para revisão</p><p>MANOVA está interessada em diferenças entre grupos (ou tratamentos experimentais). São representadas</p><p>nesta forma geral:</p><p>Y =   X .1 1</p><p>X � X +...� X  �  Y � Y +...� Y .1 2 n 1 2 n</p><p>Y � Y +...� Y  =   X � X +...� X .1 2 n 1 2 n</p><p>Y � Y +...� Y  =   X.1 2 n</p><p>Y  �   X � X +...� X .1 2 n</p><p>7 Marcar para revisão</p><p>A</p><p>B</p><p>C</p><p>D</p><p>E</p><p>A</p><p>B</p><p>C</p><p>D</p><p>E</p><p>A</p><p>B</p><p>C</p><p>Marque a opção incorreta com relação análise conjunta:</p><p>A análise conjunta tradicional é uma metodologia que emprega os princípios clássicos da análise</p><p>conjunta na tarefa conjunta, usando um modelo aditivo da preferência de consumidor e métodos de</p><p>apresentação de comparação pareada ou de perfil completo.</p><p>A análise conjunta determina se as variáveis podem ser resumidas a um conjunto menor de fatores.</p><p>A análise conjunta é uma técnica multivariada usada especificamente para entender como os</p><p>respondentes desenvolvem preferencias por quaisquer tipos de objetos (produtos, serviços ou ideias).</p><p>A análise conjunta é mais adequada para compreender reações de consumidores e avaliações de</p><p>combinações predeterminadas de atributos que representam produtos ou serviços potenciais.</p><p>A análise conjunta é na verdade uma família de técnicas e métodos especificamente desenvolvidos</p><p>para entender preferencias individuais que compartilham uma fundamentação teórica com base nos</p><p>modelos de integração de informação e medição funcional.</p><p>8 Marcar para revisão</p><p>O método aglomerativo segue um processo simples e repetitivo, marque a opção que não corresponde a um</p><p>passo:</p><p>Continuar a combinar os dois agrupamentos mais parecidos em um novo, reduzindo assim a quantia</p><p>de agrupamentos em uma unidade.</p><p>Repetir o processo novamente, usando medida de similaridade para combinar os dois agrupamentos</p><p>mais parecidos em um novo.</p><p>Usando a medida de similaridade, não há necessidade de formar agrupamentos.</p><p>Usando a medida de similaridade, combinar os dois agrupamentos mais parecidos em um novo (agora</p><p>contendo duas observações), reduzindo assim a quantia de agrupamentos em uma unidade.</p><p>Começar com todas as observações como formando seus próprios agrupamentos (ou seja, cada</p><p>observação forma um agrupamento unitário), de forma que o número de agrupamentos seja igual ao</p><p>de observações.</p><p>9 Marcar para revisão</p><p>As dimensões são características de um objeto. Pode-se imaginar que um objeto específico possui dimensões</p><p>percebidas/subjetivas (p. ex., caro, frágil) e objetivas (p. ex., cor, preço, características). Dimensão objetivas</p><p>são características físicas ou tangíveis de um objeto que têm uma base objetiva de comparação. Por exemplo,</p><p>um produto tem tamanho, forma, cor, peso e assim por diante. Já a dimensão percebidas/subjetivas seria uma</p><p>atribuição subjetiva, por parte do respondente, de aspectos a um objeto, a qual representa suas características</p><p>intangíveis.</p><p>Marque a opção correta que preenche as lacunas:</p><p>Dimensão, objetivas, percebidas/subjetivas, objetiva, percebidas/subjetivas.</p><p>Dimensão, objetivas, objetiva, percebidas/subjetivas, percebidas/subjetivas.</p><p>Objeto, objetivas, objetiva, percebidas/subjetivas, percebidas/subjetivas.</p><p>00</p><p>hora</p><p>: 37</p><p>min</p><p>: 49</p><p>seg</p><p>Ocultar</p><p>Questão 10 de 10</p><p>Respondidas �10� Em branco �0�</p><p>Finalizar prova</p><p>1 2 3 4 5</p><p>6 7 8 9 10</p><p>SM2 Analise Multivariada e Clustering</p><p>D</p><p>E</p><p>A</p><p>B</p><p>C</p><p>D</p><p>E</p><p>Dimensão, percebidas/subjetivas, objetivas, objetiva, percebidas/subjetivas.</p><p>Objeto, percebidas/subjetivas, objetivas, objetiva, percebidas/subjetivas.</p><p>10 Marcar para revisão</p><p>Um analista financeiro deseja fazer uma análise multivariada do valor de mercado da ação da Petrobras.</p><p>Algumas informações importantes seriam o IBOVESPA e o Patrimônio líquido da empresa. Defina o vetor</p><p>aleatório que esse analista irá trabalhar:</p><p>X�   �X1 � PIB X2 � Crescimento populacional X3 � taxa de desemprego)</p><p>X�   �X1 � Petrobrás X2 � IBOVESPA X3 � Patrimônio líquido)</p><p>X�   �X1 � PIB X2 � taxa de desemprego)</p><p>X�   �X1 � Petrobrás X2 � IBOVESPA�</p><p>X�   �X1 � IBOVESPA X2 � Patrimônio líquido)</p>