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1 Marcar para revisão
O método aglomerativo segue um processo simples e repetitivo, marque a opção que não corresponde a um
passo:
Começar com todas as observações como formando seus próprios agrupamentos (ou seja, cada
observação forma um agrupamento unitário), de forma que o número de agrupamentos seja igual ao
de observações.
Usando a medida de similaridade, combinar os dois agrupamentos mais parecidos em um novo (agora
contendo duas observações), reduzindo assim a quantia de agrupamentos em uma unidade.
Usando a medida de similaridade, não há necessidade de formar agrupamentos.
Continuar a combinar os dois agrupamentos mais parecidos em um novo, reduzindo assim a quantia
de agrupamentos em uma unidade.
Repetir o processo novamente, usando medida de similaridade para combinar os dois agrupamentos
mais parecidos em um novo.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra C. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
O método aglomerativo é um algoritmo de agrupamento que começa com cada observação em seu
próprio agrupamento e então combina os agrupamentos mais semelhantes até que todos os agrupamentos
sejam combinados em um único agrupamento.
2 Marcar para revisão
Na análise conjunta, a diferença importante é que na variável estatística conjunta especificamos as variáveis
independentes (_______) e seus valores (_____). Marque a opção que preenche as lacunas:
Níveis e fatores.
Fatores e níveis.
Estímulos e fatores.
Estímulos e níveis.
Valores e níveis.
Resposta correta
Parabéns, você selecionou a alternativa correta. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
Fatores e níveis.
3 Marcar para revisão
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
Descrição taxonômica: Identificar grupos naturais dentro dos dados
Simplificação de dados: A habilidade de analisar grupos de observações semelhantes em vez de
todas as observações individuais
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.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra D. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
A análise de agrupamentos não determina se as variáveis podem ser resumidas a um conjunto menor de
fatores.
4 Marcar para revisão
A flexibilidade da análise conjunta viabiliza sua aplicação em praticamente qualquer área na qual as decisões
são estudadas. Após determinar a contribuição de cada fator à avaliação geral do consumidor, podemos então
proceder com o seguinte:
Definir o objeto ou conceito com a combinação ótima de características.
Utilizar em casos em que existem duas ou mais variáveis dependentes.
Planejamento de pesquisa.
Só envolve variáveis.
Análise das suposições.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra A. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
A análise conjunta é uma técnica de análise multivariada que permite a análise de dados de produtos ou
serviços com várias características. A análise conjunta é uma ferramenta útil para a identificação de
características que são mais importantes para os consumidores e para a definição do objeto ou conceito
com a combinação ótima de características.
-----
5 Marcar para revisão
Marque a opção incorreta com relação análise conjunta:
A análise conjunta é mais adequada para compreender reações de consumidores e avaliações de
combinações predeterminadas de atributos que representam produtos ou serviços potenciais.
A análise conjunta tradicional é uma metodologia que emprega os princípios clássicos da análise
conjunta na tarefa conjunta, usando um modelo aditivo da preferência de consumidor e métodos de
apresentação de comparação pareada ou de perfil completo.
A análise conjunta é na verdade uma família de técnicas e métodos especificamente desenvolvidos
para entender preferencias individuais que compartilham uma fundamentação teórica com base nos
modelos de integração de informação e medição funcional.
A análise conjunta determina se as variáveis podem ser resumidas a um conjunto menor de fatores.
A análise conjunta é uma técnica multivariada usada especificamente para entender como os
respondentes desenvolvem preferencias por quaisquer tipos de objetos (produtos, serviços ou
ideias).
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra D. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
A análise conjunta não determina se as variáveis podem ser resumidas a um conjunto menor de fatores.
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6 Marcar para revisão
A estimação do modelo conjunto e avaliação do ajuste geral, corresponde a que estágio:
Estágio 2.
Estágio 3.
Estágio 4.
Estágio 5.
Estágio 6.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra C. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
Estágio 4.
O estágio 4 corresponde à estimação do modelo conjunto e avaliação do ajuste geral.
O modelo conjunto é estimado utilizando os dados de todas as variáveis, e o ajuste geral é avaliado
utilizando o coeficiente de determinação ajustado.
O coeficiente de determinação ajustado é uma medida da qualidade do ajuste do modelo, e é calculado
como o coeficiente de determinação dividido pelo número de variáveis no modelo.
Um coeficiente de determinação ajustado alto indica que o modelo é um bom ajuste para os dados,
enquanto um coeficiente de determinação ajustado baixo indica que o modelo não é um bom ajuste para
os dados.
O estágio 4 é importante porque fornece uma avaliação da qualidade do ajuste do modelo, e ajuda a
determinar se o modelo é adequado para uso em aplicações práticas.
O estágio 4 é seguido pelo estágio 5, que corresponde à avaliação da significância estatística das variáveis
no modelo.
O estágio 6 corresponde à avaliação da validade do modelo.
A validade do modelo é avaliada utilizando técnicas como a análise de resíduos e a análise de
sensibilidade.
A análise de resíduos é uma técnica que é utilizada para avaliar se os resíduos do modelo são aleatórios.
A análise de sensibilidade é uma técnica que é utilizada para avaliar a sensibilidade do modelo a mudanças
nas variáveis.
A avaliação da validade do modelo é importante porque ajuda a determinar se o modelo é válido para uso
em aplicações práticas.
Se o modelo não for válido, ele não pode ser utilizado para fazer previsões precisas.
O estágio 7 corresponde à utilização do modelo para fazer previsões.
O estágio 8 corresponde à avaliação do desempenho do modelo.
O desempenho do modelo é avaliado utilizando técnicas como a análise de erro e a análise de
sensibilidade.
A análise de erro é uma técnica que é utilizada para avaliar a precisão das previsões do modelo.
A análise de sensibilidade é uma técnica que é utilizada para avaliar a sensibilidade do modelo a mudanças
nas variáveis.
A avaliação do desempenho do modelo é importante porque ajuda a determinar se o modelo é adequado
para uso em aplicações práticas.
Se o modelo não for adequado para uso em aplicações práticas, ele não pode ser utilizado para fazer
previsões precisas.
7 Marcar para revisão
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
  
22.
5,13.
18.
11.
7,21.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra E. Confira o gabarito comentado!
GabaritoComentado
A distância euclidiana entre dois pontos é a raiz quadrada da soma dos quadrados das diferenças entre as
coordenadas dos pontos. No caso, a distância entre os pontos A e B é a raiz quadrada da soma dos
quadrados das diferenças entre as rendas e as idades dos dois indivíduos:
d = √�11 � 5�² + �18 � 22�² = √�6�² + �4�² = √36 � 16 = √52 � 7,21
8 Marcar para revisão
A distância euclidiana entre dois elementos X e X , l ≠ k, é definida por::l k
d(X ,X )=[ �X - X ) ] , j=1,2,...,nl k l k
1/2
d(X ,X )=[ �X - X )' �X - X ) ] =[ ∑ �X - X ) ] ,j=1,2,...,nl k l k l k
1/2 p
i=1
 
il ik
2 1/2
d(X ,X )= [ ∑ �X - X ) ] ,j=1,2,...,nl k
p
i=1  il ik
2 1/2
d(X  ,X )= [ �X - X )' �X  - X ) ] = [ ∑ �X - X ) ] , j=1,2,...,nl k l k l k
2 p
i=1  il ik
2
d(X ,X )= [ �X - X ) ] =[ ∑ �X - X ) ] ,j=1,2,...,nl k l k
1/2 p
i=1 il ik
1/2
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra B. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
A distância euclidiana entre dois elementos X e X , l ≠ k, é definida por:
d(X ,X )=[ �X - X )' �X - X ) ] =[ ∑ �X - X ) ] ,j=1,2,...,n
A distância euclidiana é a distância entre dois pontos no espaço euclidiano. É definida como a raiz
quadrada da soma dos quadrados das diferenças entre as coordenadas dos dois pontos.
l k
l k l k l k
1/2 p
i=1
 
il ik
2 1/2
Questão 1 de 8
Corretas �1�
Incorretas �7�
Em branco �0�
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Lista de exercícios Análise Conjunta e Análise De Agrupamentos (clustering) Sair