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Um dos objetivos principais da Análise discriminante e Regressão logística é:
a) Estimar a relação entre uma variável dependente não métrica (dicotômica ou categórica) e um conjunto de variáveis independentes métricas.
b) Ter por objetivo apenas a redução do número de variáveis.
c) Realizar os testes das suposições.
d) Determinar se as variáveis podem ser resumidas a um conjunto menor de.
e) Descrevem as relações entre a variável fatoriais e as variáveis binárias de um determinado processo.

Praticando Para Aprender

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questionario de analise multivariada e clustering

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Ed

há 10 meses

Vamos analisar as alternativas apresentadas em relação aos objetivos da Análise Discriminante e da Regressão Logística. a) Estimar a relação entre uma variável dependente não métrica (dicotômica ou categórica) e um conjunto de variáveis independentes métricas. - Esta alternativa está correta, pois tanto a Análise Discriminante quanto a Regressão Logística têm como objetivo modelar a relação entre uma variável dependente categórica e variáveis independentes. b) Ter por objetivo apenas a redução do número de variáveis. - Isso não é um objetivo principal dessas técnicas, embora a redução de variáveis possa ser um efeito colateral. c) Realizar os testes das suposições. - Embora seja importante testar suposições, isso não é o principal objetivo da Análise Discriminante ou da Regressão Logística. d) Determinar se as variáveis podem ser resumidas a um conjunto menor de. - Isso se relaciona mais à Análise de Componentes Principais do que à Análise Discriminante ou Regressão Logística. e) Descrevem as relações entre a variável fatoriais e as variáveis binárias de um determinado processo. - Essa descrição não é precisa para o contexto da Análise Discriminante e Regressão Logística. Portanto, a alternativa correta é: a) Estimar a relação entre uma variável dependente não métrica (dicotômica ou categórica) e um conjunto de variáveis independentes métricas.

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Com relação a análise de variância multivariada (MANOVA - Multiple Analysis Of VAriance) é incorreto a rmar :
a) é utilizada em casos em que existem duas ou mais variáveis dependentes.
b) analisa simultaneamente múltiplas medidas de cada indivíduo ou objeto sob investigação. envolve variáveis dependentes métricas e variáveis independentes categóricas.
c) é um procedimento para comparação de médias amostrais multivariadas.
d) envolve variáveis dependentes não métricas e variáveis independentes categóricas.
e) é uma extensão ou forma generalizada da análise de variância (ANOVA)

Qual a função do R devemos utilizar para calcular a regressão logística:
a) lm(Y~modelo, family=binomial(link="logística"))
b) lm(Y~modelo, family=normal(link=" logística "))
c) lm(Y~modelo, family=binomial(link="logit"))
d) glm(Y~modelo, family=binomial(link=" logística "))
e) glm(Y~modelo, family=normal(link="logit"))

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 classi car 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)?
a) 2
b) 1
c) 0,75
d) 1,75
e) 0,5

O processo de decisão para análise discriminante é realizado através do método de seis estágios, qual desses não pertence a um dos estágios: A Problema de pesquisa. B Questões de planejamento de pesquisa. C Estimação do modelo discriminante e avaliação do ajuste geral. D Interpretação das funções discriminantes. E Colinearidade entre variáveis independentes.

Quais as classificações de técnicas de análise multivariada:
a) Técnicas exploratórias de sintetização ou simplificação da estrutura de variabilidade dos dados e em métodos de inferência estatística.
b) Métodos de inferência estatística e análise discriminante.
c) Técnicas exploratórias de sintetização ou simplificação da estrutura de variabilidade dos dados e análise de agrupamento ou clustering.
d) Análise fatorial e Análise de agrupamento.
e) Análise fatorial ou clustering e em métodos de inferência estatística.

Qual alternativa não corresponde a uma etapa do processo em quatro etapas para identificar os dados perdidos:
a) Selecionar o método de atribuição.
b) fazer agrupamentos de variáveis segundo o seu grau de semelhança e minimizar as diferenças.
c) Determinar a distribuição de dispersão.
d) Determinar a extensão dos dados perdidos.
e) Determinar o tipo de dados perdidos.

Suponha que em uma análise fatorial encontraremos a proporção da variabilidade explicada por cada componente conforme a seguir: 0.49 0.36 0.10 0.04 0.01
Quantos fatores devem ser escolhidos para o modelo?
a) Quatro.
b) Dois.
c) Um.
d) Nenhum.
e) Três.

Dentre três estágios do processo de decisão para a análise de regressão múltipla, qual é a opção que não pertence a um desses estágios:
a) Seleção das variáveis preditoras.
b) Escolha do modelo de regressão.
c) Abrangência do modelo.
d) Verificar a hipótese a ser testada.
e) Reduzir o número de variáveis.

Em uma análise de estudantes para entrar em curso de pós-graduação foram consideradas duas variáveis, sendo elas a nota de matemática e a nota de português. A função discriminante é apresentada abaixo: Zjk = 0.6 + 0,5X1k + 0,4X2k Onde, Zjk = escore Z discriminante da função discriminante j para o objeto k X1k = a nota de matemática X2k = a nota de português Para um aluno a nota de matemática foi de 8 e a nota de português foi 7, qual o score discriminante desse aluno?
a) 7,9.
b) 7.
c) 7,4.
d) 9.
e) 8.

No processo de decisão para MANOVA.
marque a opção que corresponde ao estágio 3:
a) Especificação dos objetivos da pesquisa e a seleção de MANOVA.
b) planejamento de pesquisa.
c) Estimar a significância de diferenças de grupos.
d) Interpretação das variáveis.
e) Análise das suposições.

A etapa em que são feitas as suposições da análise conjunta, adequação da forma do modelo e representatividade da amostra, corresponde a que estágio:
a) Estágio 2.
b) Estágio 3.
c) Estágio 5.
d) Estágio 4.
e) Estágio 6.

O objetivo principal da análise de agrupamentos é definir a estrutura dos dados colocando as observações mais parecidas em grupos e as menos parecidas distantes. Para conseguir isso, devemos tratar de três questões básicas, quais são elas:
a) Utilizar em casos em que existem duas ou mais variáveis dependentes.
b) Medir a similaridade; Formação dos agrupamentos; Análise das suposições.
c) Planejamento de pesquisa; Formação dos agrupamentos; Análise das suposições.
d) Medir a similaridade; Formação dos agrupamentos; Decisão de quantos grupos formamos.
e) Planejamento de pesquisa; Formação dos agrupamentos; Decisão de quantos grupos formamos.

O mapeamento perceptual engloba uma vasta gama de possíveis métodos, incluindo MDS, e todas essas técnicas podem ser vistas por meio do processo de construção de modelo introduzido anteriormente de seis estágios, marque a opção que não corresponde a um desses estágios:
a) suposições da análise de MDS
b) eterminação da solução MDS
c) os objetivos do MDS
d) projeto de pesquisa do MDS
e) previsões com MDS

Modelos estruturais diferem de modelos de mensuração no sentido de que:
a) não há necessidade de formar agrupamentos.
b) os dois agrupamentos mais parecidos em um novo.
c) a ênfase passa da relação entre construtos latentes e variáveis medidas para a natureza e magnitude das relações entre construtos.
d) a quantia de agrupamentos em uma unidade.
e) como 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.

Marque, dentre as alternativas abaixo, a opção que não corresponde a Análise Fatorial:
Incluem-se as análises de componentes principais e as análises de fator.
Utilizada assim que existe um número muito extenso de variáveis.
Fazer agrupamentos de variáveis segundo o seu grau de semelhança e minimizar as diferenças.
Tem objetivo de selecionar um número menor de outras variáveis alternativas.
Descrever a variabilidade de variáveis correlacionadas observadas em menos variáveis não observadas.
A
B
C
D
E

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

A definição geral de análise multivariada é:
a) Uma variável utilizada em situações nas quais várias variáveis são medidas simultaneamente.
b) Um conjunto de métodos estatísticos utilizados em situações nas quais várias variáveis são medidas simultaneamente.
c) Um conjunto de dados utilizados em situações nas quais várias variáveis são medidas simultaneamente.
d) Um conjunto de dados utilizados em situações nas quais várias variáveis são medidas separadamente.
e) Um conjunto de dados utilizados para medir outros conjuntos de várias variáveis medidas simultaneamente.

A análise conjunta é o único entre os, no sentido de que nós primeiro construímos um conjunto de produtos ou serviços reais ou hipotéticos combinando níveis selecionados de cada . Criar essas combinações resulta em um planejamento, que é o conjunto de apresentados ao respondente. Essas combinações ou estímulos são então apresentados a respondentes, os quais fornecem apenas suas avaliações gerais, em um processo chamado de ________. Marque a opção correta que preenche as lacunas:
a) Método multivariado; atributo; estímulos; tarefa conjunta.
b) Método univariado; atributo; estímulos; tarefa conjunta.
c) Método univariado; atributo; estímulos; tarefa individual.
d) Método univariado; estímulos; atributo; tarefa conjunta.
e) Método multivariado; estímulos; atributo; tarefa conjunta.

Dentre os sete estágios da aplicação de análise fatorial, qual é a opção que não pertence a um desses estágios: A Usos adicionais de resultados fatoriais. B Rotação e interpretação de fatores. C Suposições da análise fatorial. D Validação das soluções. E Realizar o exame gráfico.