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Com o objetivo de estudar as relações entre características de uma carteira de clientes (salário em R$, saldo médio da conta corrente em R$, tempo de conta aberta no banco em anos e idade do correntista), um analista conduziu uma análise multivariada (análise de componentes principais e análise de agrupamento) e obteve os resultados abaixo, gerados por um software de análise estatística.
matriz de correlação:
sdmed salário tempo idade
sdmed 1,00000000 0,93303483 0,6038786 -0,01126878
salário 0,93303483 1,00000000 0,5845924 0,06371626
tempo 0,60387857 0,58459235 1,0000000 0,49093437
idade -0,01126878 0,06371626 0,4909344 1,00000000
sumário dos componentes principais:
comp. 1 comp. 2 comp. 3 comp. 4
desvio
padrão 1,576085 1,0866016 0,52563869 0,24281048
proporção da
variância 0,621011 0,2951758 0,06907401 0,01473923
proporção
acumulada 0,621011 0,9161868 0,98526077 1,00000000
componentes principais:
comp.1 comp.2 comp.3 comp.4
sdmed 0,582 0,322 0,145 0,733
salário 0,584 0,271 0,390 -0,659
tempo 0,532 -0,338 -0,767 -0,122
idade 0,196 -0,842 0,488 0,117
A partir das informações e das figuras apresentadas, julgue o item a seguir.No dendograma, nota-se que idade e tempo foram as variáveis mais relevantes. Porém, saldo médio e salário foram mais relevantes na análise de componentes principais. Isso enfatiza que os propósitos das análises são diferentes, conduzindo a conclusões diferentes.
