E7_Mult

Question 1

Fórmula do Coeficiente de Correlação Linear

Answer 1

Question 2

Fórmula da Normal Univariada

Answer 2

Question 3

Distribuição Normal Multivariada

Answer 3

Question 4

Como saber se a densidade é simétrica?

Answer 4

É só tentar verificar se p é diferente de zero

Question 5

Análise de Fatorial é um exemplo de técnica de dependência. (V ou F)

Answer 5

Errado. É de Interdependência

Question 6

A análise discriminantes é empregada quando a variável dependente é não-métrica

Quando é adequada a análise discriminante múltipla? É adequada a a única variável dependente for categórica

Answer 6

Ok

Question 7

Em que consiste um modelo de Análise de Covariância (ANCOVA)?

Answer 7

Consiste em um modelo de regressão contendo uma mistura de variáveis quantitativs e qualitativas

Question 8

Qual a técnica não hierarquica da análise de agrupamentos?

Answer 8

O método das k-médias

Question 9

Qual o objetivo principal da análise de componentes principais?

Answer 9

É o de explicar a estrutura de variância e covariância de um vetor aleatório através da construção de combinações lineares das variáveis originais

Question 10

Qual o objetivo da análise fatorial?

Answer 10

Procura descrever a variabilidade de um vetor aleatório p-dimensionalX, em termos aleatórios m-dimensional (m

Question 11

Qual o objetivo da Análise de Agrupamentos?

Answer 11

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

Question 12

As novas variáveis da ACP devem ser correlacionadas entre si (C ou E)?

Answer 12

Errado. As novas variáveis tem que ter relação com as variáveis originais

Question 13

Quais as variáveis que usamos na análise Fatorial?

Answer 13

Apenas variáveis Contínuas ou categóricas ordinais

Question 14

Na análise discriminante a variável dependente deve ser não métrica, representando grupos de objetos que devem diferir nas variáveis independentes

Answer 14

Ok

Question 15

Quando aplicamos a técnica de análise de correspondência nos dados?

Answer 15

Quando utilizamos variáveis que são categóricas e que geram tabelas de contigência

Question 16

Se eu tenho p-variáveis quantas componentes principais posso formar?

Answer 16

p componentes principais

Question 17

A suposição de normalidade é pre requisito para a técnica de ACP?

Answer 17

Não

Question 18

Como achar um autovetor?

Answer 18

Question 19

A análise fatorial nos dá ferramentas para analisar as relações entre um grande número de variáveis. Ela pode ser exploratória ou confirmatória, tendo como objetivos resumir um conjunto de dados, identificando as estruturas da relações, ou reduzir os dados

Answer 19

Ok

Question 20

Quais os procedimentos para elaboração da análise fatorial exploratória?

Answer 20

• Extrairmos os fatores (usando a análise de componentes ou a análise de fatores comuns)
• Especificamos a matriz fatorial, determinando o número de fatores a serem mantidos;
• aplicamos um método rotacional;
• interpretamos a matriz fatorial
• validamos a matriz

Os fatores são baseados em combinações lineares de variáveis. Assim, buscam-se as melhores combinações lineares, isto é, aquelas que explicam a maior parte da variância dos dados.

Question 21

Em Análise Multivariada quais os 2 métodos para extração de fatores?

Answer 21

• Análise de Componentes Principais
• Análise Fatorial

Question 22

Qual a Principal diferença entre Análise de Componentes Principais e Análise Fatorial?

Answer 22

Na ACP a variância considerada para extração de fatores é a variânica total; na Análise fatorial, considera-se a variância comum

Question 23

A ACP, pertencendo ao universo da análie Fatorial, é uma técnica de interdependênica, em que não há variáveis dependentes e independentes

Answer 23

Ok

Question 24

A análise de correspondência, assim como a análise fatorial, também é uma técnica de interdependência

A análise de correspond~encia é uma técnica de interdependência em que temos relações entre objetos, sendo que os atributos são “não métricos”. De fato, não é adequada para testes de hipóteses

Answer 24

Ok

Question 25

A análise de correlação canônica é usada quando temos diversas variáveis dependentes em uma relação

Answer 25

Ok

Question 26

Regressão linear é utilizada quando a variável dependente é métrica

Answer 26

Ok

Question 27

Na análise de agrupamentos, os agrupamentos resultantes de objetos devem exibir elevada homogeneidade interna (dentro dos agrupamentos) e reduzida homogeneidade externa (entre agrupamentos)

Answer 27

Ok

Question 28

Na Análise de correspondência pode ser usada com variáveis

Answer 28

Nominais

Question 29

Quais técnicas de interdependência?

Answer 29

• Análise Fatorial
• Análise de agrupamentos
• Escalonamento Multidimensional
• Análise de Correspondência

Question 30

A análise de correlação canônica é uma espécie de extensão da análise de regressão múltipla. Nesta última, relacionamos uma única variável dependente (métrica), com variáveis independentes (métricas também). Caso tenhamos, na verdade, diversas variáveis dependentes (métricas), daí caímos na análise de correlação canônica. Logo, é sim adequada se as variáveis independentes são quantitativas. Aliás, este é justamente o caso em que é aplicada

Answer 30

Ok

Question 31

A*(x y) = Lambda (x y)

Answer 31

isso é pra calcular o auto vetor