Questões de Estatística - Análise Multivariada para Concurso
Foram encontradas 113 questões
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
Q2073939
Estatística
Identifique abaixo as afirmativas verdadeiras ( V )
e as falsas ( F ) sobre a Regressão Logística.
( ) Para utilizar a Regressão logística não são necessárias as suposições de que a amostra tenha urna distribuição normal multivariada e que as matrizes de variância/covariância sejam iguais dento dos grupos. ( ) Tanto a análise discriminante quanto a Regressão Logística têm testes estatísticos diretos, habilidade para incorporar efeitos não lineares, e uma gama extensiva de diagnósticos. ( ) Uma vantagem da regressão logística é que só se precisa saber se um evento (ocorrência ou não, fracasso ou sucesso) aconteceu e podemos dessa forma utilizar um valor dicotômico como variável dependente. O procedimento prediz a estimativa da probabilidade que o evento vai ou não acontecer. ( ) Em vez de minimizar o quadrado dos desvios, a Regressão Logística minimiza a probabilidade de que o evento ocorra.
Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo.
( ) Para utilizar a Regressão logística não são necessárias as suposições de que a amostra tenha urna distribuição normal multivariada e que as matrizes de variância/covariância sejam iguais dento dos grupos. ( ) Tanto a análise discriminante quanto a Regressão Logística têm testes estatísticos diretos, habilidade para incorporar efeitos não lineares, e uma gama extensiva de diagnósticos. ( ) Uma vantagem da regressão logística é que só se precisa saber se um evento (ocorrência ou não, fracasso ou sucesso) aconteceu e podemos dessa forma utilizar um valor dicotômico como variável dependente. O procedimento prediz a estimativa da probabilidade que o evento vai ou não acontecer. ( ) Em vez de minimizar o quadrado dos desvios, a Regressão Logística minimiza a probabilidade de que o evento ocorra.
Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo.