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O objetivo principal da análise de agrupamentos é definir a estrutura dos dados colocando as observações mais parecidas em grupos e as menos parecidas distantes. Para conseguir isso, devemos tratar de três questões básicas, quais são elas:
a) Utilizar em casos em que existem duas ou mais variáveis dependentes.
b) Medir a similaridade; Formação dos agrupamentos; Análise das suposições.
c) Planejamento de pesquisa; Formação dos agrupamentos; Análise das suposições.
d) Medir a similaridade; Formação dos agrupamentos; Decisão de quantos grupos formamos.
e) Planejamento de pesquisa; Formação dos agrupamentos; Decisão de quantos grupos formamos.

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questionario de analise multivariada e clustering

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Para responder à pergunta sobre o objetivo principal da análise de agrupamentos, precisamos considerar as etapas fundamentais desse processo. A análise de agrupamentos visa agrupar observações semelhantes e, para isso, é necessário medir a similaridade entre os dados, formar os agrupamentos e decidir quantos grupos são apropriados. Vamos analisar as alternativas: a) Utilizar em casos em que existem duas ou mais variáveis dependentes - Esta opção não aborda as etapas principais da análise de agrupamentos. b) Medir a similaridade; Formação dos agrupamentos; Análise das suposições - Embora mencione a medição de similaridade e a formação de agrupamentos, a análise das suposições não é uma das questões básicas da análise de agrupamentos. c) Planejamento de pesquisa; Formação dos agrupamentos; Análise das suposições - Esta opção não se relaciona diretamente com o processo de agrupamento. d) Medir a similaridade; Formação dos agrupamentos; Decisão de quantos grupos formamos - Esta opção abrange as etapas essenciais da análise de agrupamentos. e) Planejamento de pesquisa; Formação dos agrupamentos; Decisão de quantos grupos formamos - Embora mencione a decisão de quantos grupos, o planejamento de pesquisa não é uma das questões básicas da análise de agrupamentos. Portanto, a alternativa correta é: d) Medir a similaridade; Formação dos agrupamentos; Decisão de quantos grupos formamos.

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Com relação a análise de variância multivariada (MANOVA - Multiple Analysis Of VAriance) é incorreto a rmar :
a) é utilizada em casos em que existem duas ou mais variáveis dependentes.
b) analisa simultaneamente múltiplas medidas de cada indivíduo ou objeto sob investigação. envolve variáveis dependentes métricas e variáveis independentes categóricas.
c) é um procedimento para comparação de médias amostrais multivariadas.
d) envolve variáveis dependentes não métricas e variáveis independentes categóricas.
e) é uma extensão ou forma generalizada da análise de variância (ANOVA)

Qual a função do R devemos utilizar para calcular a regressão logística:
a) lm(Y~modelo, family=binomial(link="logística"))
b) lm(Y~modelo, family=normal(link=" logística "))
c) lm(Y~modelo, family=binomial(link="logit"))
d) glm(Y~modelo, family=binomial(link=" logística "))
e) glm(Y~modelo, family=normal(link="logit"))

pode ser a nota dos alunos candidatos a uma universidade, sendo que existem dados de anos anteriores, onde a população 1 foram os aprovados e a população 2 os reprovados. Baseados nestas informações queremos classi car os novos alunos, baseados apenas nas notas do vestibular.
Levando-se em consideração a nota do vestibular, suponhamos que μ1 =16, ơ2 =4 e μ2 =18, se um aluno com nota 17, qual será o λ(x)?
a) 2
b) 1
c) 0,75
d) 1,75
e) 0,5

O processo de decisão para análise discriminante é realizado através do método de seis estágios, qual desses não pertence a um dos estágios: A Problema de pesquisa. B Questões de planejamento de pesquisa. C Estimação do modelo discriminante e avaliação do ajuste geral. D Interpretação das funções discriminantes. E Colinearidade entre variáveis independentes.

Quais as classificações de técnicas de análise multivariada:
a) Técnicas exploratórias de sintetização ou simplificação da estrutura de variabilidade dos dados e em métodos de inferência estatística.
b) Métodos de inferência estatística e análise discriminante.
c) Técnicas exploratórias de sintetização ou simplificação da estrutura de variabilidade dos dados e análise de agrupamento ou clustering.
d) Análise fatorial e Análise de agrupamento.
e) Análise fatorial ou clustering e em métodos de inferência estatística.

Qual alternativa não corresponde a uma etapa do processo em quatro etapas para identificar os dados perdidos:
a) Selecionar o método de atribuição.
b) fazer agrupamentos de variáveis segundo o seu grau de semelhança e minimizar as diferenças.
c) Determinar a distribuição de dispersão.
d) Determinar a extensão dos dados perdidos.
e) Determinar o tipo de dados perdidos.

Suponha que em uma análise fatorial encontraremos a proporção da variabilidade explicada por cada componente conforme a seguir: 0.49 0.36 0.10 0.04 0.01
Quantos fatores devem ser escolhidos para o modelo?
a) Quatro.
b) Dois.
c) Um.
d) Nenhum.
e) Três.

Dentre três estágios do processo de decisão para a análise de regressão múltipla, qual é a opção que não pertence a um desses estágios:
a) Seleção das variáveis preditoras.
b) Escolha do modelo de regressão.
c) Abrangência do modelo.
d) Verificar a hipótese a ser testada.
e) Reduzir o número de variáveis.

Em uma análise de estudantes para entrar em curso de pós-graduação foram consideradas duas variáveis, sendo elas a nota de matemática e a nota de português. A função discriminante é apresentada abaixo: Zjk = 0.6 + 0,5X1k + 0,4X2k Onde, Zjk = escore Z discriminante da função discriminante j para o objeto k X1k = a nota de matemática X2k = a nota de português Para um aluno a nota de matemática foi de 8 e a nota de português foi 7, qual o score discriminante desse aluno?
a) 7,9.
b) 7.
c) 7,4.
d) 9.
e) 8.

No processo de decisão para MANOVA.
marque a opção que corresponde ao estágio 3:
a) Especificação dos objetivos da pesquisa e a seleção de MANOVA.
b) planejamento de pesquisa.
c) Estimar a significância de diferenças de grupos.
d) Interpretação das variáveis.
e) Análise das suposições.