Grátis: Um dos objetivos principais da análise fatorial é: Determinar se as variáveis podem ser resumidas a um conjunto menor de fatores. Comparar as variá... – Questões Respondidas

Biologia Molecular

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Um dos objetivos principais da análise fatorial é:
Determinar se as variáveis podem ser resumidas a um conjunto menor de fatores.
Comparar as variáveis aleatórias.
Realizar os testes das suposições.
Retratar os dados reais.
Compreender os dados e as relações entre variáveis.

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Um dos objetivos principais da análise fatorial é determinar se as variáveis podem ser resumidas a um conjunto menor de fatores. Essa técnica é utilizada para identificar estruturas subjacentes nos dados e reduzir a dimensionalidade, facilitando a interpretação e análise.

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Marque a opção incorreta com relação ao histograma:
Também chamado de distribuição de frequências.
Consiste em uma representação gráfica de dados que são divididos em classes.
É uma forma gráfica para distribuição de uma variável.
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.

Quais são as duas visões da análise multivariada de dados?
Compreensão básica dos dados e das relações entre variáveis e garantir que os dados e variáveis atendem a todas as exigências para aplicação uma técnica multivariada.
Compreensão básica dos dados e das relações entre variáveis e realizar os testes das suposições estatística.
Realizar os testes das suposições estatística e garantir que os dados e variáveis atendem a todas as exigências para aplicação uma técnica multivariada.
Retratar os dados reais e garantir que os dados e variáveis atendem a todas as exigências para aplicação uma técnica multivariada.
Compreensão básica dos dados e das relações entre variáveis e retratar os dados reais.

O grande objetivo da análise fatorial é encontrar que matrizes:
L (comunalidades) e Ψ (variância) que possam representar a matriz Cov(Z� para p < m.
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.
ε (erros) e F (fatores) que possam representar a matriz Cov(Z� para m < p.
L (comunalidades) e F (fatores) que possam representar a matriz Cov(Z� para m < p.

Se um estudo está́ sendo planejado para revelar estrutura fatorial, temos que nos esforçar para ter pelo menos:
cinco variáveis para cada fator proposto.
seis variáveis para cada fator proposto.
dez variáveis para cada fator proposto.
duas variáveis para cada fator proposto.
quatro variáveis para cada fator proposto.

A definição geral de clustering é:
reagrupamentos de técnicas segundo o seu grau de semelhança e minimizar as diferenças.
fazer um índice 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.
fazer agrupamentos de variáveis segundo o seu grau de semelhança e minimizar as diferenças.
um conjunto de dados utilizados para medir outros conjuntos de várias variáveis medidas simultaneamente.

Na análise multivariada são realizados alguns testes para suposição estatística, sendo assim podemos evitar o risco de uma análise falha e com vieses. Marque a opção que não corresponde a um teste de suposição:
Teste de Normalidade.
Testar Heteroscedasticidade.
Teste do vetor aleatório.
Teste de Linearidade Relações não lineares.
Teste de Erros Correlacionados.