Questões de Concurso
Sobre componentes principais em estatística
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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).

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.

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.

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%.

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.

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.
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.
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).

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.

Com base nessas informações, julgue o próximo item.
Os autovalores representam as cargas fatoriais das componentes principais.

Com base nessas informações, julgue o próximo item.
A primeira componente principal explica 44% da variação total dos dados.

Com base nessas informações, julgue o próximo item.
O desvio padrão da terceira componente principal é igual a 2.
Na análise por PCA, a primeira componente principal de um conjunto de dados representa a

De acordo com os resultados parciais fornecidos na tabela, assinale a afirmativa correta.
Assinale o objetivo principal dessa técnica.
( ) 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.

Considerando a análise de componentes principais, assinale a alternativa que traz a taxa de variação explicada por autovalor1 e autovalor2.