Grátis: O grande objetivo da análise fatorial é encontrar que matrizes: ε (erros) e F (fatores) que possam representar a matriz Cov(Z) para m < p. L (comu... – Questões Respondidas

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O grande objetivo da análise fatorial é encontrar que matrizes:

ε (erros) 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.
ε (erros) e F (fatores) que possam representar a matriz Cov(Z) para p < m.
L (comunalidades) e Ψ (variância) que possam representar a matriz Cov(Z) para p < m.
L (comunalidades) e F (fatores) que possam representar a matriz Cov(Z) para m < p.

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Respostas

Ed

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Vamos analisar as alternativas apresentadas sobre a análise fatorial: 1. ε (erros) e F (fatores) que possam representar a matriz Cov(Z) para m < p. - Esta afirmação é verdadeira. Na análise fatorial, busca-se representar a matriz de covariância dos dados (Cov(Z)) através de fatores e erros, especialmente quando o número de variáveis (p) é maior que o número de fatores (m). 2. L (comunalidades) e Ψ (variância) que possam representar a matriz Cov(Z) para m < p. - Esta afirmação é falsa. Comunalidades e variâncias não são as matrizes que representam a Cov(Z) diretamente. 3. ε (erros) e F (fatores) que possam representar a matriz Cov(Z) para p < m. - Esta afirmação é falsa. A análise fatorial é mais comum quando p > m. 4. L (comunalidades) e Ψ (variância) que possam representar a matriz Cov(Z) para p < m. - Esta afirmação é falsa, pois a relação entre comunalidades e variâncias não se aplica dessa forma. 5. L (comunalidades) e F (fatores) que possam representar a matriz Cov(Z) para m < p. - Esta afirmação é verdadeira, pois comunalidades e fatores são usados para representar a matriz de covariância. Portanto, a alternativa correta que representa a análise fatorial é: ε (erros) e F (fatores) que possam representar a matriz Cov(Z) para m < p.

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Marque, dentre as alternativas abaixo, a opção que não é um tipo de técnicas de análise multivariada:

Análise univariada de variância
Análise discriminante múltipla.
Análise de agrupamento ou clustering
Regressão Múltipla.
Análise fatorial.

Marque a opção incorreta com relação ao histograma:

Também chamado de distribuição de frequências.
A base de cada uma das barras representa uma classe, e a altura a quantidade ou frequência absoluta com que o valor da classe ocorre.
É uma variação do gráfico de linhas.
Consiste em uma representação gráfica de dados que são divididos em classes.
É uma forma gráfica para distribuição de uma variável.

Qual a função do R devemos utilizar para calcular a regressão logística:

lm(Y~modelo, family=binomial(link="logit"))
glm(Y~modelo, family=normal(link="logit"))
lm(Y~modelo, family=normal(link=" logística "))
glm(Y~modelo, family=binomial(link=" logística "))
lm(Y~modelo, family=binomial(link="logística"))

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'.

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 é uma técnica multivariada usada especificamente para entender como os respondentes desenvolvem preferencias por quaisquer tipos de objetos (produtos, serviços ou ideias).
A análise conjunta determina se as variáveis podem ser resumidas a um conjunto menor de fatores.

O escalonamento multidimensional pode ser comparado com as outras técnicas de interdependência como por exemplo:

análise regressão e análise de agrupamentos
análise fatorial e análise de agrupamentos
estatística descritiva e análise regressão
análise fatorial e análise de regressão
estatística descritiva e cluster

A definição geral de clustering é:

fazer um índice de variáveis segundo o seu grau de semelhança e minimizar as diferenças.
fazer agrupamentos de variáveis segundo o seu grau de semelhança e minimizar as diferenças.
um conjunto de dados utilizados em situações nas quais várias variáveis são medidas simultaneamente.
um conjunto de dados utilizados para medir outros conjuntos de várias variáveis medidas simultaneamente.
reagrupamentos de técnicas segundo o seu grau de semelhança e minimizar as diferenças.