Questões de Concurso
Sobre análise multivariada em estatística
Foram encontradas 237 questões
Ano: 2024
Banca:
Instituto Access
Órgão:
Banestes
Prova:
Instituto Access - 2024 - Banestes - Analista Econômico Financeiro - Gestão Estatística |
Q2554361
Estatística
Referente a todos os métodos estatísticos que simultaneamente analisam múltiplas medidas sobre cada indivíduo ou objeto sob investigação. Qualquer
análise simultânea de mais de duas variáveis, é o conceito de:
Ano: 2024
Banca:
IV - UFG
Órgão:
TJ-AC
Prova:
CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Estatístico |
Q2447363
Estatística
Na análise fatorial, um dos métodos mais conhecidos para
a determinação do número m de fatores do modelo é o
critério de Kaiser, de acordo com o qual o valor de m é dado
pelo número de autovalores
Ano: 2024
Banca:
IV - UFG
Órgão:
TJ-AC
Prova:
CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Estatístico |
Q2447351
Estatística
Quando se adota que os erros do modelo de regressão
linear multivariado seguem uma distribuição normal, após o
ajuste do modelo, é preciso verificar tal suposição. A partir
dos resíduos, o gráfico utilizado para essa verificação é o
gráfico de
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - Petrobras - Técnico Júnior - Ênfase: Química de Petróleo |
Q2445341
Estatística
Texto associado
A equação y = mx + b, com m = 2,09 e b = 0,257, foi
obtida na calibração de um método para a determinação
cromatográfica de isoctano em misturas de hidrocarbonetos.
Nessa equação, o eixo x apresenta valores de concentração de
isoctano, em porcentagem molar, e o eixo y, a área sob o pico
cromatográfico, em uma unidade arbitrária.
Tendo como referência as informações precedentes, julgue o item subsecutivo, a respeito de fundamentos de estatística.
Se uma amostra de hidrocarbonetos contém 5% de isoctano
em quantidade de matéria analisada pelo método descrito,
então a área sob o pico cromatográfico do isoctano terá valor
superior a 10 unidades arbitrárias.
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |
Q2383284
Estatística
Em uma nota técnica publicada em 2022 pelo Ipea, sobre
população em situação de rua, foi utilizada a técnica de
análise de componente principal (PCA).
Na análise por PCA, a primeira componente principal de um conjunto de dados representa a
Na análise por PCA, a primeira componente principal de um conjunto de dados representa a
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Desenvolvimento |
Q2382974
Estatística
Considere o texto sobre a teoria locacional de Christaller.
O alemão Walter Christaller (1893-1969) almejou responder a questões que ainda hoje desafiam os pesquisadores: o que explica o tamanho, a distribuição e o número de cidades? Em seu livro Die zentralen Örte in Süddeutschland, Christaller seguiu a tradição geométrica alemã para esboçar as simples regras que permitiriam responder a essa pergunta e chegou à teoria dos lugares centrais. Ele buscou determinar o formato das áreas de mercado em que todos os consumidores são atendidos e, ao mesmo tempo, a distância em relação às firmas é minimizada. Para se chegar à distribuição espacial dos lugares centrais, são necessários três princípios, sendo que um deles é o da minimização das distâncias entre os centros, que faz com que os ofertantes de bens de ordem imediatamente inferior se localizem no ponto médio da linha que une os centros de ordem superior.
MONASTERIO, L.; CAVALCANTE, L. Fundamentos do pensamento econômico regional. In: CRUZ, B. et al. (org.). Economia regional e urbana. Teorias e métodos com ênfase no Brasil. Brasília, DF: Ipea, 2011, p.56. Adaptado.
Nesse texto sobre a teoria dos lugares centrais, é descrito o princípio
O alemão Walter Christaller (1893-1969) almejou responder a questões que ainda hoje desafiam os pesquisadores: o que explica o tamanho, a distribuição e o número de cidades? Em seu livro Die zentralen Örte in Süddeutschland, Christaller seguiu a tradição geométrica alemã para esboçar as simples regras que permitiriam responder a essa pergunta e chegou à teoria dos lugares centrais. Ele buscou determinar o formato das áreas de mercado em que todos os consumidores são atendidos e, ao mesmo tempo, a distância em relação às firmas é minimizada. Para se chegar à distribuição espacial dos lugares centrais, são necessários três princípios, sendo que um deles é o da minimização das distâncias entre os centros, que faz com que os ofertantes de bens de ordem imediatamente inferior se localizem no ponto médio da linha que une os centros de ordem superior.
MONASTERIO, L.; CAVALCANTE, L. Fundamentos do pensamento econômico regional. In: CRUZ, B. et al. (org.). Economia regional e urbana. Teorias e métodos com ênfase no Brasil. Brasília, DF: Ipea, 2011, p.56. Adaptado.
Nesse texto sobre a teoria dos lugares centrais, é descrito o princípio
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Desenvolvimento |
Q2382972
Estatística
Considere o texto sobre economias de aglomeração no
Brasil.
Quanto maior a escala da urbanização, maiores tendem a ser os ganhos de produtividade das firmas. Do mesmo modo, a maior diversidade de bens e serviços ofertados, de interações sociais e econômicas e de serviços públicos disponíveis para consumo da coletividade torna-se um diferencial de grande significado para a localização empresarial. Para o Brasil, no processo de desconcentração produtiva, mostrou-se que a localização de firmas industriais adquiriu um comportamento fortemente associado a economias de aglomeração dadas pelo estoque de infraestrutura e mão de obra qualificada: o tecido industrial tornou-se concentrado — e desconcentrou concentradamente — em uma grande porção do território entre o Sul e o Sudeste. Consideradas, de um lado, as motivações e lógicas do setor privado e os estímulos do mercado mundial e do território inercial do desenvolvimento brasileiro e, de outro lado, as motivações e os esforços governamentais, em sentido amplo, para atuação sobre novas geografias econômicas nacionais, identificam-se cinco tipos preferenciais de territórios predominantemente impactados e redefinidos pela potência das forças em atuação.
MONTEIRO NETO, A.; SILVA, R.; SEVERIAN, D. O território das atividades industriais no Brasil: a força das economias de aglomeração e urbanização. In: MONTEIRO NETO, A. (org.). Brasil, Brasis: reconfigurações territoriais da indústria no século XXI. Brasília, DF: Ipea, 2021, p. 256-258. Adaptado.
Na tipologia mencionada acima, encontram-se rearranjos territoriais que se prestam à análise das formas de aglomeração e os que concorrem para a desaglomeração.
Considerando-se especificamente os vetores que levam à concentração produtiva, identificam-se territórios predominantemente impactados e (re)definidos por
Quanto maior a escala da urbanização, maiores tendem a ser os ganhos de produtividade das firmas. Do mesmo modo, a maior diversidade de bens e serviços ofertados, de interações sociais e econômicas e de serviços públicos disponíveis para consumo da coletividade torna-se um diferencial de grande significado para a localização empresarial. Para o Brasil, no processo de desconcentração produtiva, mostrou-se que a localização de firmas industriais adquiriu um comportamento fortemente associado a economias de aglomeração dadas pelo estoque de infraestrutura e mão de obra qualificada: o tecido industrial tornou-se concentrado — e desconcentrou concentradamente — em uma grande porção do território entre o Sul e o Sudeste. Consideradas, de um lado, as motivações e lógicas do setor privado e os estímulos do mercado mundial e do território inercial do desenvolvimento brasileiro e, de outro lado, as motivações e os esforços governamentais, em sentido amplo, para atuação sobre novas geografias econômicas nacionais, identificam-se cinco tipos preferenciais de territórios predominantemente impactados e redefinidos pela potência das forças em atuação.
MONTEIRO NETO, A.; SILVA, R.; SEVERIAN, D. O território das atividades industriais no Brasil: a força das economias de aglomeração e urbanização. In: MONTEIRO NETO, A. (org.). Brasil, Brasis: reconfigurações territoriais da indústria no século XXI. Brasília, DF: Ipea, 2021, p. 256-258. Adaptado.
Na tipologia mencionada acima, encontram-se rearranjos territoriais que se prestam à análise das formas de aglomeração e os que concorrem para a desaglomeração.
Considerando-se especificamente os vetores que levam à concentração produtiva, identificam-se territórios predominantemente impactados e (re)definidos por
Ano: 2024
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
DPE-PR
Prova:
Instituto Consulplan - 2024 - DPE-PR - Analista da Defensoria Pública - Estatística |
Q2353403
Estatística
A respeito da análise de conglomerados, analise as afirmativas a seguir.
I. Na execução do algoritmo K-means, é possível que a alocação de observações aos clusters não mude entre duas iterações sucessivas.
II. O uso de duas medidas de similaridade distintas pode produzir dois dendrogramas diferentes ao se aplicar um algoritmo de agrupamento aglomerativo para o mesmo conjunto de dados.
III. Em uma análise envolvendo duas variáveis, considere que, após a primeira iteração do algoritmo K-Means aplicado para agrupar sete observações em três clusters, C1, C2 e C3, obteve-se a seguinte configuração: C1={(2,2), (4,4), (6,6)}; C2={(0,4), (4,0)} e C3={(5,5), (9,9)}. Então, os respectivos centroides que darão seguimento à próxima iteração serão C1=(4,4), C2=(2,2) e C3=(7,7).
Está correto o que se afirma em
I. Na execução do algoritmo K-means, é possível que a alocação de observações aos clusters não mude entre duas iterações sucessivas.
II. O uso de duas medidas de similaridade distintas pode produzir dois dendrogramas diferentes ao se aplicar um algoritmo de agrupamento aglomerativo para o mesmo conjunto de dados.
III. Em uma análise envolvendo duas variáveis, considere que, após a primeira iteração do algoritmo K-Means aplicado para agrupar sete observações em três clusters, C1, C2 e C3, obteve-se a seguinte configuração: C1={(2,2), (4,4), (6,6)}; C2={(0,4), (4,0)} e C3={(5,5), (9,9)}. Então, os respectivos centroides que darão seguimento à próxima iteração serão C1=(4,4), C2=(2,2) e C3=(7,7).
Está correto o que se afirma em
Ano: 2024
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
DPE-PR
Prova:
Instituto Consulplan - 2024 - DPE-PR - Analista da Defensoria Pública - Estatística |
Q2353399
Estatística
Considere a realização de uma pesquisa exploratória para estudar o comportamento de indivíduos em relação ao hábito de
se socializarem. Vinte e uma pessoas responderam a um conjunto de sete variáveis relacionadas ao tema. A escala de medida
foi de 1 a 5, onde 1 representava a discordância total e 5 representava concordância total quanto à afirmação expressa na
variável. Foi realizada uma análise fatorial ortogonal com extração das cargas fatoriais pelo método de componentes principais
baseado na matriz de correlação das sete variáveis disponíveis.
De acordo com os resultados parciais fornecidos na tabela, assinale a afirmativa correta.
De acordo com os resultados parciais fornecidos na tabela, assinale a afirmativa correta.
Ano: 2023
Banca:
IV - UFG
Órgão:
MPE-AC
Prova:
CS-UFG - 2023 - MPE-AC - Analista Ministerial - Estatística |
Q2341836
Estatística
A análise de componentes principais é utilizada para
Ano: 2023
Banca:
FUVEST
Órgão:
USP
Prova:
FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277935
Estatística
Sobre técnicas de agrupamento (clusterização), assinale a
alternativa correta.
Ano: 2023
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
IF-PA
Prova:
Instituto Consulplan - 2023 - IF-PA - Estatístico |
Q2164555
Estatística
Considere que um índice de desempenho acadêmico de
120 estudantes de uma instituição foi construído através
da análise de componentes principais, tomando como base
os valores das suas notas em quatro disciplinas X = (X1, X2,
X3, X4). Os autovalores extraídos da matriz de covariâncias
foram, respectivamente, iguais a 13, 4, 2, 1 e o primeiro
autovetor normalizado foi e1 = (0,5; 0,2; 0,5; 0,7). O percentual de explicação da primeira componente principal e
o valor do índice de desempenho de um estudante com
notas X = (60, 70, 85, 80) são, respectivamente:
Ano: 2023
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
IF-PA
Prova:
Instituto Consulplan - 2023 - IF-PA - Estatístico |
Q2164544
Estatística
A similaridade é um critério para medir a distância entre dois
vetores, sendo um conceito essencial na análise de agrupamentos. A distância Euclidiana está entre as medidas de similaridade mais comuns. Considere que a variável X represente
a idade (em anos) e que a variável Y represente a média do
rendimento semestral global (medido numa escala de 0 a 10)
de estudantes de um Instituto Federal de Educação. A tabela
a seguir apresenta dados observados para as variáveis X e Y
para três estudantes desse Instituto:
Estudante Idade (X) Rendimento (Y) 1 21 7 2 22 8 3 18 6
A distância Euclidiana para esse conjunto de dados é igual a:
Estudante Idade (X) Rendimento (Y) 1 21 7 2 22 8 3 18 6
A distância Euclidiana para esse conjunto de dados é igual a:
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CNMP
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - CNMP - Analista do CNMP – Àrea: Apoio Técnico Especializado – Especialidade: Estatística |
Q2132858
Estatística
Em uma análise dos resultados das urnas eleitorais, decidiu-se verificar quais variáveis estão mais relacionadas ao voto em candidatos de direita ou de esquerda. Os votos para os candidatos de direita e de esquerda foram analisados em separado para as 27 unidades da federação (UF), tendo como variáveis explicativas a idade (x1) e os anos de estudo (x2) dos eleitores. Em cada UF, foram analisados os votos de y eleitores e as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas são mostradas na tabela a seguir.
Com base nessas informações, julgue o próximo item.
Em média, os candidatos de esquerda receberam mais votos
que os candidatos da direita.
Ano: 2023
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 18ª Região (GO)
Prova:
FCC - 2023 - TRT - 18ª Região (GO) - Analista Judiciário - Estatística |
Q2098364
Estatística
Em uma análise fatorial envolvendo três variáveis, foi encontrada a seguinte matriz de carga fatorial com dois componentes:
A soma das comunalidades das três variáveis é dada por:
A soma das comunalidades das três variáveis é dada por:
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
Receita Federal
Prova:
FGV - 2023 - Receita Federal - Analista-Tributário (manhã) |
Q2096289
Estatística
A Análise de Componentes Principais (PCA) é uma técnica de
transformação de dados que tem como objetivo encontrar as
direções de maior variação nos dados, geralmente representadas
pelos chamados componentes principais, e gerar novas
representações dos dados.
Assinale o objetivo principal dessa técnica.
Assinale o objetivo principal dessa técnica.
Ano: 2023
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
SEGER-ES
Prova:
Instituto Consulplan - 2023 - SEGER-ES - Analista do Executivo - Estatística |
Q2086179
Estatística
Após a extração dos fatores em uma análise fatorial, pode ser calculado o grau de adaptação das variáveis aos fatores por meio das
cargas fatoriais. Normalmente, o que acontece é que a maior parte das variáveis tem cargas altas no fator mais importante e cargas
baixas nos outros fatores, tornando a interpretação mais difícil. Nesse sentido, a técnica de rotação de fatores é utilizada para atingir
uma melhor distinção entre os fatores. Nesse contexto, analise as afirmativas a seguir.
I. A rotação quartimax visa maximizar a dispersão da carga dos fatores de uma variável por todos os fatores, geralmente acarretando em muitas variáveis com cargas altas em um único fator.
II. A rotação varimax facilita a interpretação das cargas fatoriais.
III. A rotação promax é um método rápido desenvolvido para bancos de dados muito grandes.
É correto o que se afirma em
I. A rotação quartimax visa maximizar a dispersão da carga dos fatores de uma variável por todos os fatores, geralmente acarretando em muitas variáveis com cargas altas em um único fator.
II. A rotação varimax facilita a interpretação das cargas fatoriais.
III. A rotação promax é um método rápido desenvolvido para bancos de dados muito grandes.
É correto o que se afirma em
Ano: 2023
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
MPE-MG
Prova:
Instituto Consulplan - 2023 - MPE-MG - Analista do Ministério Público - Estatística |
Q2080040
Estatística
A estatística multivariada compreende um conjunto de técnicas
que analisam simultaneamente um conjunto de variáveis que
caracterizam os objetos ou indivíduos de uma amostra. Dentre
as técnicas estatísticas mais utilizadas, há uma responsável por
explorar as diferenças de grupos distintos de observações que
foram previamente definidos para, em seguida, permitir a classificação mais provável de novas observações em um dos grupos.
Para isso, é construída uma regra matemática ou de classificação para decidir qual é o grupo mais provável que o novo objeto
pertencerá, minimizando o custo de classificação incorreta. A
técnica estatística multivariada responsável por esse objetivo é
a análise:
Q2073945
Estatística
Considere a seguinte situação:
Um produtor deseja avaliar a qualidade dos cogumelos Shitakes que produz. Assim, considerando que suas mudas desta variedade de cogumelos estão numeradas de 1246 a 1640, ele pretende obter uma amostra sistemática de 50 mudas para este estudo.
Com base na situação exposta, qual é a quantidade total de mudas de cogumelo Shitake que possui este produtor?
Um produtor deseja avaliar a qualidade dos cogumelos Shitakes que produz. Assim, considerando que suas mudas desta variedade de cogumelos estão numeradas de 1246 a 1640, ele pretende obter uma amostra sistemática de 50 mudas para este estudo.
Com base na situação exposta, qual é a quantidade total de mudas de cogumelo Shitake que possui este produtor?
Q2073944
Estatística
Em análise fatorial, fatores são abstrações empíricas que podemos visualizar como eixos de um sistema de coordenadas onde representamos as variáveis.
Identifique abaixo as afirmativas verdadeiras ( V ) e as falsas ( F ) em relação ao assunto.
( ) Considerando a representação gráfica, entende-se por carga fatorial a coordenada de uma variável ao longo do eixo. ( ) As cargas fatoriais podem ser inseridas em uma matriz onde as colunas representam cada fator e as linhas representam as cargas fatoriais de cada uma das variáveis nos fatores. ( ) Em uma boa solução na análise fatorial, esperamos sempre que uma variável tenha carga fatorial baixa no fator ao qual pertence e carga alta nos demais fatores. ( ) Considerando a representação gráfica, se cada eixo do gráfico representa um fator, as coordenadas das variáveis ao longo de cada eixo representam a força da relação entre a variável e cada fator. Em uma situação ideal, uma variável deveria ter uma coordenada alta para um dos eixos e coordenadas baixas para todos os outros eixos, ou seja, para os fatores.
Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo
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