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rmalização: É comum normalizar (padronizar) variáveis contínuas através da subtração da média e divisão pelo desvio-padrão, ou então as variáveis c...

rmalização: É comum normalizar (padronizar) variáveis contínuas através da subtração da média e divisão pelo desvio-padrão, ou então as variáveis com grande escala dominarão o processo de agrupamento (veja Padronização (Normalização, Escores Z), no Capítulo 6).” BRUCE, Peter; BRUCE, Andrew. Estatística prática para cientistas de dados: 50 conceitos iniciais. Rio de Janeiro: Alta Books, 2019, p. 265. A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. Sabemos que, na estatística ou na ciência dos dados, é comum normalizar (padronizar) variáveis quantitativas, ou variáveis contínuas, antes da realização de uma análise de agrupamento. Pois II. No conjunto de dados observados (a amostra de dados), podem existir variáveis que estão em uma escala muito maior que as outras, e a medida de distância entre observações dessas variáveis dominarão o resultado da análise de agrupamento, na formação dos grupos de observações similares entre si.

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A afirmação I está correta, pois é comum normalizar (padronizar) variáveis quantitativas antes de realizar uma análise de agrupamento. Isso ajuda a garantir que variáveis em diferentes escalas não dominem o processo de agrupamento. A afirmação II também está correta, pois variáveis em escalas muito maiores do que outras podem distorcer a análise de agrupamento, influenciando a formação dos grupos de observações similares entre si.

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