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Simulado Análise Multivariada | CONCURSO

Simulado Análise Multivariada

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Este Simulado Análise Multivariada foi elaborado da seguinte forma:

  • Categoria: CONCURSO
  • Instituição: Diversas
  • Cargo: Diversos
  • Matéria: Análise Multivariada
  • Assuntos do Simulado: Diversos
  • Banca Organizadora: Diversas
  • Quantidade de Questões: 10
  • Tempo do Simulado: 30 minutos

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Questões Análise Multivariada

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#223361
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(1,0) 1 - 

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,

  • a) V – V – V
  • b) V – V – F.
  • c) V – F – V.
  • d) F – V – V.
  • e) F – V – F.
#223362
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(1,0) 2 - 

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:

  • a) Análise de componentes principais;
  • b) Análise fatorial;
  • c) Análise discriminante;
  • d) Análise de cluster;
  • e) Análise de correspondência.
#223363
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(1,0) 3 - 

Quanto à análise multivariada,

  • a) um dos objetivos da análise de componentes principais é o aumento da dimensionalidade dos dados.
  • b) na análise discriminante não é necessário conhecer previamente os grupos para obter uma função discriminante a ser usada para alocar os novos elementos.
  • c) na regressão logística, uma premissa básica é a ausência de homoscedasticidade nos resíduos.
  • d) na análise de conglomerados, uma forma de representar graficamente o processo de agrupamento hierárquico é por meio do dendrograma.
  • e) na análise discriminante, não é considerado um pressuposto a ausência de multicolinearidade das variáveis explicativas.
#223364
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(1,0) 4 - 

A análise fatorial tem como objetivo principal descrever a variabilidade original de um vetor aleatório X com m componentes

  • a) substituindo essas m componentes por outras m componentes, mas que sejam ortogonais entre si.
  • b) tomando uma combinação não linear dessas n componentes, onde n < m.
  • c) estabelecendo relações de causa e efeito entre esses m componentes.
  • d) fazendo uso de um número n (n < m) de variáveis aleatórias, chamadas fatores comuns, e que estão relacionadas com X através de um modelo não linear.
  • e) fazendo uso de um número n (n < m) de variáveis aleatórias, que estejam relacionadas com X através de um modelo linear.
#223365
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(1,0) 5 - 

Quanto a (algumas) técnicas de Análise Multivariada, é INCORRETO afirmar:

  • a) Na análise de componentes principais, a informação contida em um vetor de p-variáveis aleatórias originais é substituída pela informação contida em q (q<p )componentes principais não correlacionadas.
  • b) A análise fatorial é uma técnica multivariada para se examinar exclusivamente relações geométricas do cruzamento de variáveis categóricas ordinais.
  • c) A análise de Agrupamentos tem como objetivo dividir os elementos da amostra, ou população, em grupos, de forma que os elementos pertencentes a um mesmo grupo sejam similares entre si, com respeito às características que neles foram medidas.
  • d) O objetivo principal da análise de componentes principais é o de explicar a estrutura de variância e covariância de um vetor aleatório, composto por n variáveis aleatórias, através da construção de combinações lineares das variáveis originais.
  • e) As técnicas de conglomerados hierárquicas são utilizadas em análise exploratória de dados, com o intuito de identificar possíveis agrupamentos e o valor provável do número de grupos.
#223366
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(1,0) 6 - 

Relativamente à Análise Multivariada de Dados, considere:
I. Na análise discriminante, uma suposição para a determinação da função discriminante é a de normalidade multivariada das variáveis independentes.

II. A análise de correspondência não é sensível a observações atípicas, como outliers.

III. A escalagem multidimensional se baseia em distâncias euclidianas em projeção plana entre variáveis.

É correto o que consta APENAS em

  • a) I.
  • b) III.
  • c) II e III.
  • d) I e II.
  • e) I e III.
#223368
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(1,0) 7 - 

A análise fatorial é uma técnica multivariada que busca identificar um número pequeno de fatores capazes de representar relações entre um conjunto de variáveis inter-relacionadas. Com base na teoria de análise fatorial, assinale a alternativa que apresenta a afirmação correta.

  • a) O teste de Bartletts pode ser usado para testar a hipótese de que a matriz de correlação é uma matriz identidade; quando o valor da estatística do teste de Bartletts é grande e o nível de significância é pequeno, é provável que a matriz de correlação da população possa ser considerada a matriz identidade.
  • b) Se as correlações entre as variáveis forem altas, é improvável que essas variáveis compartilhem fatores comuns.
  • c) O coeficiente de correlação múltipla entre uma variável e todas as outras variáveis é também um indicador da força da associação linear entre as variáveis e os fatores, denominado de autovalor na matriz contraimagem.
  • d) Se os fatores obedecem ou não à suposição de ortogonalidade, as cargas fatoriais são coeficientes de regressão padronizados em uma equação de regressão múltipla na qual a variável original de interesse no estudo é a variável dependente e os fatores são variáveis independentes.
  • e) Em uma análise fatorial, para selecionar os fatores que permanecerão na análise, o autovalor associado a um determinado fator deve ser pequeno para garantir significância.
#223370
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(1,0) 8 - 

Considere as afirmações abaixo relativas à Análise Multivariada.

I. A análise de correspondência permite estudar associação entre variáveis qualitativas.
II. Na análise discriminante a variável dependente deve ser métrica.
III. Na análise de regressão múltipla uma forma de identificar colinearidade entre as variáveis independentes é examinar as correlações entre essas variáveis.
IV. Na análise de conglomerados, as técnicas hierárquicas exigem que o usuário identifique previamente o número de grupos desejado, mas essa exigência não prevalece nas técnicas não hierárquicas.

Está correto o que se afirma APENAS em

  • a) I.
  • b) I e III.
  • c) I, II e III.
  • d) II e IV.
  • e) III e IV.
#223372
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(1,0) 9 - 

Na análise discriminante, há situações nas quais temos variáveis quantitativas e qualitativas e, por isso, técnicas de discriminação que supõem distribuição normal multivariada podem apresentar sérios problemas. São métodos que podem ser aplicados nessas situações, EXCETO:

  • a) Das k-médias.
  • b) Do modelo logístico.
  • c) De núcleos estimadores.
  • d) CART (Classification and Regression Trees).
  • e) Do vizinho mais próximo (nearest neighbor discriminant analysis).
#223375
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(1,0) 10 - 

Na Análise Fatorial Exploratória, a comunalidade é um dos principais indicadores de ajuste de aplicação da técnica. A definição mais adequada para essa medida é:

  • a) Representa a quantia total de variância no qual a solução fatorial é baseada
  • b) Correlação entre as variáveis originais e os fatores
  • c) Quantia total da variância que uma variável original compartilha com todas as outras variáveis incluídas na análise
  • d) Medida de confiabilidade que varia entre 0 e 1
  • e) Nível de dependência entre duas variáveis do modelo