A maior rede de estudos do Brasil

Grátis
6 pág.
Simulado 1 - Analise Multivariada E Clustering

Pré-visualização | Página 1 de 1

Disc.: ANALISE MULTIVARIADA E CLUSTERING 
 
 09/2021 
 
 
 
1a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Marque, dentre as alternativas abaixo, a opção que não é um tipo de técnicas de análise 
multivariada: 
 
 
Análise fatorial. 
 Análise univariada de variância 
 
Análise de agrupamento ou clustering 
 
Regressão Múltipla. 
 
Análise discriminante múltipla. 
 
Explicação: 
Análise univariada de variância 
 
 
2a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
O que é o gráfico de ramos e folhas: 
 
 
O gráfico de ramos e folhas é um histograma. 
 
O gráfico de ramos e folhas é um gráfico com barras retangulares e comprimento 
proporcional aos valores que ele apresenta. 
 O gráfico de ramos e folhas tem como objetivo separar os dados de forma que, antes da 
barra fique determinada unidade de medida dos dados, por exemplo as dezenas, e depois 
da barra fique a unidade de medida que falta. 
 
O gráfico de ramos e folhas é um diagrama circular onde os valores de cada categoria 
estatística representada são proporcionais às respectivas frequências. 
 
O gráfico de ramos e folhas mostram as informações como uma série de pontos de dados 
que estão conectadas por segmentos de linha reta. 
 
Explicação: 
O gráfico de ramos e folhas tem como objetivo separar os dados de forma que, antes da barra fique 
determinada unidade de medida dos dados, por exemplo as dezenas, e depois da barra fique a 
unidade de medida que falta. 
 
 
3a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Marque a opção incorreta com relação aos fatores da análise fatorial: 
 
 
Ter por objetivo apenas a redução do número de variáveis. 
 
São altamente intercorrelacionadas. 
 
Desempenhem um papel confirmatório. 
 
Eles representam as dimensões dentro dos dados. 
 É uma variação do gráfico multivariado. 
 
Explicação: 
É uma variação do gráfico multivariado. 
 
 
4a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Marque a opção incorreta com relação à Análise de Regressão Múltipla: 
 
 
é uma técnica de dependência que é a usada de forma versátil, aplicável na tomada de 
decisões em economia e negócios. 
 
os coeficientes de regressão (βi) representam a variação estimada na variável 
dependente por variação unitária da variável independente. 
 é uma variação do modelo de análise fatorial. 
 
é uma técnica importante para relacionar matematicamente duas ou mais variáveis, com 
uma função. 
 
é o fundamento para realizar previsões dos problemas estudados. 
 
Explicação: 
é uma variação do modelo de análise fatorial. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
5a 
 Questão 
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 classificar os novos alunos, baseados apenas nas notas do 
vestibular. Levando-se em consideração a nota do vestibular, suponhamos que μ1 =16, ơ2 =4 e 
μ2 =18, se um aluno com nota 17, qual será o λ(x)? 
 
 1 
 
0,5 
 
2 
 
0,75 
 
1,75 
 
Explicação: 
1. 
 
 
6a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Com relação a análise de variância multivariada (MANOVA) é incorreto afirmar : 
 
 
é um procedimento para comparação de médias amostrais multivariadas. 
 Só envolve variáveis. 
 
analisa simultaneamente múltiplas medidas de cada indivíduo ou objeto sob investigação. 
envolve variáveis dependentes métricas e variáveis independentes categóricas. 
 
 
é utilizada em casos em que existem duas ou mais variáveis dependentes. 
 
é uma extensão ou forma generalizada da análise de variância (ANOVA). 
 
Explicação: 
Só envolve variáveis. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
7a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
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: 
 
 
Análise das suposições. 
 
Planejamento de pesquisa. 
 
Utilizar em casos em que existem duas ou mais variáveis dependentes. 
 Definir o objeto ou conceito com a combinação ótima de características. 
 
Só envolve variáveis. 
 
 
Explicação: 
Definir o objeto ou conceito com a combinação ótima de características. 
 
 
8a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
O método aglomerativo segue um processo simples e repetitivo, marque a opção que não 
corresponde a um passo: 
 
 
Repetir o processo novamente, usando medida de similaridade para combinar os dois 
agrupamentos mais parecidos em um novo. 
 
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. 
 
Continuar a combinar os dois agrupamentos mais parecidos em um novo, reduzindo 
assim a quantia de agrupamentos em uma unidade. 
 
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. 
 
Explicação: 
Usando a medida de similaridade, não há necessidade de formar agrupamentos. 
 
 
 
 
 
 
9a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Para desenvolver o MDS, temos que colocar os objetos em ordem em uma matriz de 
similaridade. Escolhemos os tipos de doces A, B, C e D. A ordenação dos pares é como se segue: 
AB < BD < AD < CD < BC < AC (cada par de letras indica a distância [similaridade] entre os 
elementos do par). Como fica a matriz de similaridade nesse caso, sendo ordenadas de 1 até 6: 
 
 Ventilador A B C D 
A 2 6 3 
B - 5 1 
C - 4 
D - 
 
 Ventilador A B C D 
A 2 5 1 
B - 6 4 
C - 3 
D - 
 
 Ventilador A B C D 
A 1 6 3 
B - 5 2 
C - 4 
D - 
 
 Ventilador A B C D 
A 5 2 3 
B - 6 4 
C - 1 
D - 
 
 Ventilador A B C D 
A 1 5 3 
B - 6 1 
C - 4 
D - 
 
 
 
 
 
Explicação: 
Ventilador A B C D 
A 1 6 3 
B - 5 2 
C - 4 
D - 
 
 
 
 
10a 
 Questão 
Acerto: 1,0 / 1,0 
 
Modelos estruturais são conhecidos por diversos nomes, incluindo um _____________ou, 
ocasionalmente, __________. Um __________infere que as relações atendem às condições 
necessárias para ____________. As condições para ___________foram discutidas antes e o 
pesquisador deve ser muito cuidadoso para não descrever que o modelo tem 
inferências_______, a menos que todas as condições sejam atendidas. 
Marque a opção que preenche corretamente as lacunas: 
 
 
causalidade, modelo causal, modelo causal, causalidade, causalidade, modelo 
teórico. 
 modelo teórico, modelo causal, modelo causal, causalidade, causalidade, causais. 
 
determinação da solução MDS, modelo causal, causalidade, causalidade, modelo 
teórico, suposições da análise de MDS. 
 
modelo causal, modelo causal, causalidade, causalidade, modelo teórico, 
suposições da análise de MDS. 
 
causalidade, modelo causal, modelo causal, causalidade, causalidade, modelo 
causal. 
 
Explicação: 
modelo teórico, modelo causal, modelo causal, causalidade, causalidade, causais.

Crie agora seu perfil grátis para visualizar sem restrições.