Questões de Concurso
Sobre componentes principais em estatística
Foram encontradas 51 questões
Ano: 2026
Banca:
Marinha
Órgão:
MARINHA
Prova:
Marinha - 2026 - MARINHA - Professor EBTT - Oceanografia Física |
Q4162701
Estatística
Uma técnica usual para compreender a variabilidade de
dados de séries temporais espaçados irregularmente em
um mapa é conhecida como Empirical Orthogonal
Function (EOF). Sobre a referida análise, assinale a opção
correta.
Q4089519
Estatística
A análise de componentes principais é uma técnica
de redução de dados em que o objetivo principal é
a construção de uma combinação linear das
principais variáveis que representa a totalidade.
Então, nesse tipo de análise, são aplicados os
seguintes gráficos:
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Câmara dos Deputados
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - Câmara dos Deputados - Técnico Legislativo - Especialidade: Assistente Legislativo e Administrativo - Código: CD-AL- 026 |
Q3932862
Estatística
No que se refere aos processos de ETL (extract, transform, load) e a técnicas de pré-processamento de dados para classificação e visualização de dados, julgue o próximo item.
A análise PCA (análise de componentes principais) é utilizada para simplificar os dados e reduzir o ruído, pois tende a equilibrar as dimensões que têm valores mais extremos (outliers).
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
EMBRAPA
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - EMBRAPA - Analista - Área: Métodos Quantitativos Avançados - Subárea: Métodos Quantitativos |
Q3280859
Estatística
Texto associado
Um analista realizou um estudo para investigar os fatores
que mais influenciam a produtividade de diferentes cultivos em
diversas regiões do país. Para isso, ele coletou informações
de 150 propriedades rurais referentes a sete variáveis
quantitativas, X1, X2,..., X7. Como essas variáveis possuem escalas
e unidades de medidas diferentes, esse analista efetuou uma
análise de componentes principais com base na matriz de
correlação dos dados.
Considerando que o quadro acima mostra os resultados referentes às três primeiras componentes principais, julgue o item a seguir.
O desvio padrão da segunda componente principal é igual a 1,5.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
EMBRAPA
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - EMBRAPA - Analista - Área: Métodos Quantitativos Avançados - Subárea: Métodos Quantitativos |
Q3280858
Estatística
Texto associado
Um analista realizou um estudo para investigar os fatores
que mais influenciam a produtividade de diferentes cultivos em
diversas regiões do país. Para isso, ele coletou informações
de 150 propriedades rurais referentes a sete variáveis
quantitativas, X1, X2,..., X7. Como essas variáveis possuem escalas
e unidades de medidas diferentes, esse analista efetuou uma
análise de componentes principais com base na matriz de
correlação dos dados.
Considerando que o quadro acima mostra os resultados referentes às três primeiras componentes principais, julgue o item a seguir.
A carga fatorial da variável X5, em relação à segunda componente principal é igual a 0,16.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
EMBRAPA
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - EMBRAPA - Analista - Área: Métodos Quantitativos Avançados - Subárea: Métodos Quantitativos |
Q3280857
Estatística
Texto associado
Um analista realizou um estudo para investigar os fatores
que mais influenciam a produtividade de diferentes cultivos em
diversas regiões do país. Para isso, ele coletou informações
de 150 propriedades rurais referentes a sete variáveis
quantitativas, X1, X2,..., X7. Como essas variáveis possuem escalas
e unidades de medidas diferentes, esse analista efetuou uma
análise de componentes principais com base na matriz de
correlação dos dados.
Considerando que o quadro acima mostra os resultados referentes às três primeiras componentes principais, julgue o item a seguir.
O percentual da variação explicada pelas três primeiras componentes principais é superior a 80%.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
EMBRAPA
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - EMBRAPA - Analista - Área: Métodos Quantitativos Avançados - Subárea: Métodos Quantitativos |
Q3280856
Estatística
Texto associado
Um analista realizou um estudo para investigar os fatores
que mais influenciam a produtividade de diferentes cultivos em
diversas regiões do país. Para isso, ele coletou informações
de 150 propriedades rurais referentes a sete variáveis
quantitativas, X1, X2,..., X7. Como essas variáveis possuem escalas
e unidades de medidas diferentes, esse analista efetuou uma
análise de componentes principais com base na matriz de
correlação dos dados.
Considerando que o quadro acima mostra os resultados referentes às três primeiras componentes principais, julgue o item a seguir.
O primeiro autovetor associado ao maior autovalor define a direção da primeira componente principal (CP1), e suas coordenadas indicam as combinações lineares das variáveis originais que maximizam a variância total dos dados.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
EMBRAPA
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - EMBRAPA - Analista - Área: Métodos Quantitativos Avançados - Subárea: Métodos Quantitativos |
Q3280855
Estatística
Texto associado
Um analista realizou um estudo para investigar os fatores
que mais influenciam a produtividade de diferentes cultivos em
diversas regiões do país. Para isso, ele coletou informações
de 150 propriedades rurais referentes a sete variáveis
quantitativas, X1, X2,..., X7. Como essas variáveis possuem escalas
e unidades de medidas diferentes, esse analista efetuou uma
análise de componentes principais com base na matriz de
correlação dos dados.
Considerando que o quadro acima mostra os resultados referentes às três primeiras componentes principais, julgue o item a seguir.
Considerando cargas fatoriais superiores a 0,4, conclui-se que CP3 está diretamente relacionada com as variáveis X2 e X6.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
EMBRAPA
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - EMBRAPA - Analista - Área: Métodos Quantitativos Avançados - Subárea: Métodos Quantitativos |
Q3280838
Estatística
Texto associado
Um pesquisador organizou um conjunto de dados
contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à
qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições
de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores
meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do
vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua
dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e
concluiu que:
• as três componentes principais explicam 70% da variância
total dos dados;
• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas
primeiras componentes principais;
• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes
padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes
e condições meteorológicas;
• é possível prever, com boa acurácia, a qualidade do ar como
boa, moderada ou ruim com base nos níveis de poluentes e
em fatores meteorológicos.
A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.
Na análise das componentes principais, os elementos dos autovetores representam a associação entre as variáveis originais e as componentes, o que ajuda a interpretar quais variáveis contribuem mais para cada componente.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
EMBRAPA
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - EMBRAPA - Analista - Área: Métodos Quantitativos Avançados - Subárea: Métodos Quantitativos |
Q3280836
Estatística
Texto associado
Um pesquisador organizou um conjunto de dados
contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à
qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições
de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores
meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do
vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua
dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e
concluiu que:
• as três componentes principais explicam 70% da variância
total dos dados;
• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas
primeiras componentes principais;
• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes
padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes
e condições meteorológicas;
• é possível prever, com boa acurácia, a qualidade do ar como
boa, moderada ou ruim com base nos níveis de poluentes e
em fatores meteorológicos.
A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.
Na análise de componentes principais, o percentual da variância total explicada (70%) é dado pela razão entre o número de componentes explicativas (3) pela quantidade de variáveis presentes na base de dados (10).
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO)
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO) - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3257791
Estatística
Texto associado
Uma análise de componentes principais envolvendo
5 variáveis métricas proporcionou os seguintes resultados para a
extração dos fatores componentes.
Com base nessas informações, julgue o próximo item.
A soma das variâncias das 5 variáveis métricas envolvidas no estudo foi igual ou inferior a 30.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO)
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO) - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3257790
Estatística
Texto associado
Uma análise de componentes principais envolvendo
5 variáveis métricas proporcionou os seguintes resultados para a
extração dos fatores componentes.
Com base nessas informações, julgue o próximo item.
Os autovalores representam as cargas fatoriais das componentes principais.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO)
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO) - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3257789
Estatística
Texto associado
Uma análise de componentes principais envolvendo
5 variáveis métricas proporcionou os seguintes resultados para a
extração dos fatores componentes.
Com base nessas informações, julgue o próximo item.
A primeira componente principal explica 44% da variação total dos dados.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO)
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO) - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Estatística |
Q3257787
Estatística
Texto associado
Uma análise de componentes principais envolvendo
5 variáveis métricas proporcionou os seguintes resultados para a
extração dos fatores componentes.
Com base nessas informações, julgue o próximo item.
O desvio padrão da terceira componente principal é igual a 2.
Ano: 2024
Banca:
Instituto Access
Órgão:
CEASA-ES
Prova:
Instituto Access - 2024 - CEASA-ES - Técnico em Estatística |
Q2568645
Estatística
Técnica de análise multivariada que permite estabelecer a probabilidade de ocorrência de determinado evento para
situações em que a variável dependente é qualitativa e de natureza dicotômica. Pode ser utilizada mesmo quando alguns dos
pressupostos da análise discriminante não forem atendidos. Com base nesse conceito, assinale a alternativa correta.
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:
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:
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:
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.
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