Questões de Concurso Sobre análise multivariada em estatística

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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:
Alternativas
Ano: 2023 Banca: FEPESE Órgão: EPAGRI Prova: FEPESE - 2023 - EPAGRI - Estatístico |
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?
Alternativas
Ano: 2023 Banca: FEPESE Órgão: EPAGRI Prova: FEPESE - 2023 - EPAGRI - Estatístico |
Q2073944 Estatística
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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
Alternativas
Ano: 2023 Banca: FEPESE Órgão: EPAGRI Prova: FEPESE - 2023 - EPAGRI - Estatístico |
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.
Alternativas
Ano: 2023 Banca: FEPESE Órgão: EPAGRI Prova: FEPESE - 2023 - EPAGRI - Estatístico |
Q2073938 Estatística
Considere a matriz de variância e covariância a seguir, e que os dois maiores autovalores dessa matriz sejam autovalor1 = 5,7 e autovalor2 = 4,3.
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Considerando a análise de componentes principais, assinale a alternativa que traz a taxa de variação explicada por autovalor1 e autovalor2.
Alternativas
Ano: 2023 Banca: FEPESE Órgão: EPAGRI Prova: FEPESE - 2023 - EPAGRI - Estatístico |
Q2073937 Estatística
O objetivo principal para a aplicação da análise discriminante é classificar novos casos dentro dos grupos estudados. Para a classificação, podem ser utilizados os métodos do ponto de corte; da teoria da decisão estatística; da função de classificação e da distância de Mahalanobis.
Analise as afirmativas abaixo sobre a análise discriminante.
1. O método da teoria da decisão estatística pode ser usado para determinar a qual grupo pertence um provável caso e considera que há tantas funções de classificação quanto há grupos. 2. O método do ponto de corte objetiva encontrar o escore discriminante ou valor de corte, que divide o espaço discriminante em regiões mutuamente exclusivas e exaustivas. 3. No método do ponto de corte, o valor de corte selecionado é aquele que minimiza o número de classificações incorretas 4. O método da teoria da decisão estatística é baseado na teoria de Bayes e consiste em minimizar os erros de classificações corretas levando em consideração os custos da classificação correta.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
Alternativas
Ano: 2023 Banca: FEPESE Órgão: EPAGRI Prova: FEPESE - 2023 - EPAGRI - Estatístico |
Q2073934 Estatística
Em um conjunto de dados formado por quatro variáveis foi realizado um estudo de análise fatorial.
A tabela a seguir apresenta as cargas fatoriais correspondentes a essas variáveis e as respectivas comunalidades.
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Restringindo-se aos dois primeiros fatores:
Alternativas
Ano: 2022 Banca: UFPE Órgão: UFPE Prova: UFPE - 2022 - UFPE - Estatístico |
Q3728780 Estatística
Considerando as diversas técnicas de análise multivariada, identifique a alternativa incorreta.
Alternativas
Ano: 2022 Banca: UFPE Órgão: UFPE Prova: UFPE - 2022 - UFPE - Estatístico |
Q3728778 Estatística
Com relação à técnica multivariada de componentes principais, avalie as seguintes afirmativas.

1) O método de componentes principais não é invariante a mudanças de escala.
2) A técnica de componentes principais consiste em uma transformação ortogonal dos eixos coordenados do sistema multivariado, buscando as orientações de menor variabilidade.
3) A análise de componentes principais consiste em reescrever as variáveis originais em novas variáveis denominadas componentes principais, através de uma transformação de coordenadas.
4) A análise de componentes principais está relacionada com a explicação da estrutura de covariância por meio de poucas combinações lineares das variáveis originais em estudo.

Estão corretas, apenas:
Alternativas
Ano: 2022 Banca: UFPE Órgão: UFPE Prova: UFPE - 2022 - UFPE - Estatístico |
Q3728777 Estatística
Com relação à técnica multivariada de agrupamento, identifique a alternativa incorreta.
Alternativas
Q2217347 Estatística
Suponha que dois avaliadores tenham avaliado 100 propostas e que os resultados foram:
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Para se avaliar a concordância entre os avaliadores, optou-se por usar o coeficiente Kappa, que é, no caso, igual a 
Alternativas
Q2217344 Estatística
Avalie se são vantagens da análise de componentes principais:
I. Retirar a multicolinearidade das variáveis pela transformação de um conjunto de variáveis originais intercorrelacionadas em um novo conjunto de variáveis não correlacionadas (componentes principais). II. Reduzir muitas variáveis a eixos ortogonais que representam algumas variáveis, o que permite explicar a variação dos dados de forma decrescente e independente. III. Apresentar pouca sensibilidade a outliers, notadamente quando há duplas ausências.
Está correto o que se afirma em 
Alternativas
Q2023210 Estatística
Avalie se as afirmativas a seguir, relativas à Análise fatorial, estão corretas:
I. É usada para investigar padrões em um número grande de variáveis e determinar se a informação pode ser resumida a um conjunto menor de fatores, ou seja, ela determina se é possível reduzir o número de dimensões necessárias para se descrever dados derivados de um grande número de medidas.
II. Como princípio básico da análise fatorial, devem ser retidos apenas fatores com autovalores pequenos. III. São critérios para definir o número de fatores que serão extraídos, além do critério do autovalor: critério do diagrama de inclinação e critério da porcentagem de variância.
IV. Após a definição do número de fatores do modelo, os passos seguintes são: extração dos fatores e rotação dos fatores.
Estão corretas as afirmativas: 
Alternativas
Q2023201 Estatística
Em relação à Análise de Componentes Principais (ACP), avalie se as afirmativas a seguir são falsas (F) ou verdadeiras (V).
I. O objetivo principal da ACP é obter variáveis não correlacionadas que retenham a maior parte da estrutura de variabilidade e correlação, a partir das variáveis originais, por meio de transformações lineares para reduzir a dimensão, medida pelo número de variáveis, da matriz de dados. II. A ACP possibilita a compreensão de aspectos do comportamento dos dados difíceis de serem deduzidos a partir das variáveis originais. III. Em geral, a ACP permite que se usem metodologias de análise univariada.
As afirmativas são, respectivamente,
Alternativas
Q1987154 Estatística
As afirmativas a seguir, acerca da análise de componentes principais (ACP) estão corretas, à exceção de uma. Assinale-a.
Alternativas
Q1970636 Estatística
Quanto à análise multivariada, 
Alternativas
Q1946356 Estatística

Considere o conjunto de valores: {∛8, √225, √0,25, ∛0,125, ∛135}. Qual o valor modal desse conjunto? 

Alternativas
Q1929200 Estatística
O gestor de uma grande sociedade empresária, para definir metas e indicadores de desempenho, cria uma base de dados com os resultados da última avaliação realizada com os funcionários. Essa avaliação formou uma base que pretende ser utilizada para tomada de decisões como promoções, aumentos salariais, transferências e até demissões.
Cada funcionário foi avaliado segundo os critérios de pontualidade, assiduidade, motivação, satisfação no trabalho e cumprimento das tarefas designadas, recebendo uma nota de 0 a 10 pontos para cada critério. Para simplificar a análise, agruparam-se os funcionários por similaridade de acordo com os critérios mencionados.
A técnica de análise multivariada mais adequada para criar os grupos e analisar o desempenho dos funcionários é:
Alternativas
Q1929199 Estatística
Suponha X = (X1X2X3X4)uma distribuição normal multivariada com matriz de covariância

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A variância de X1X2X3X4 é:
Alternativas
Q1902548 Estatística
Em relação à distribuição Normal, assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.
( ) Se X segue uma distribuição Normal, então a média é igual à mediana e igual à moda.
( ) Quando o tamanho da amostra é grande, a distribuição normal serve como aproximação da distribuição binomial.
( ) Quanto menor a variância, mais achatada é a função densidade de probabilidade da distribuição Normal.
As afirmativas são, respectivamente,
Alternativas
Respostas
101: B
102: C
103: B
104: C
105: D
106: B
107: B
108: E
109: A
110: X
111: C
112: B
113: D
114: C
115: D
116: D
117: D
118: D
119: B
120: B