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Um pesquisador de marketing deseja prever a
probabilidade de um cliente adquirir ou não um novo
serviço (variável resposta binária: "compra" vs. "não
compra"), com base em um conjunto de variáveis
preditoras contínuas e categóricas (idade, renda,
histórico de compras, etc.). Além disso, ele quer
interpretar como cada variável preditora afeta as chances
de compra. Qual técnica estatística multivariada é a mais
adequada para este problema de classificação e
interpretação?
A análise de resíduos é uma etapa diagnóstica crucial na
modelagem de regressão, permitindo a verificação dos
pressupostos e a identificação de observações atípicas.
Diferentes tipos de resíduos são calculados para
diferentes finalidades. Assinale a alternativa que
descreve corretamente o conceito e a utilidade dos
resíduos studentizados (studentized residuals).
A padronização, ou cálculo do escore-z, é uma
transformação estatística fundamental que permite
comparar valores de diferentes distribuições normais.
Acerca do conceito e da interpretação do escore-z,
registre V, para as afirmativas verdadeiras, e F, para as
falsas:
(__)O escore-z de um valor é calculado pela razão entre o valor e a média da distribuição (z=x/? ), resultando em uma medida adimensional de sua magnitude absoluta.
(__)Um escore-z de 0 indica que o valor observado é exatamente igual à média da distribuição.
(__)A padronização transforma qualquer distribuição normal com média ? e desvio padrão ? em uma distribuição normal padrão com média 0 e desvio padrão 1.
(__)Um valor com escore-z de -2,5 está localizado a 2,5 desvios padrão abaixo da média de sua distribuição original.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima:
(__)O escore-z de um valor é calculado pela razão entre o valor e a média da distribuição (z=x/? ), resultando em uma medida adimensional de sua magnitude absoluta.
(__)Um escore-z de 0 indica que o valor observado é exatamente igual à média da distribuição.
(__)A padronização transforma qualquer distribuição normal com média ? e desvio padrão ? em uma distribuição normal padrão com média 0 e desvio padrão 1.
(__)Um valor com escore-z de -2,5 está localizado a 2,5 desvios padrão abaixo da média de sua distribuição original.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima:
A classificação correta das variáveis de uma pesquisa é
fundamental para a escolha dos métodos de análise
estatística adequados. Sobre os tipos de variáveis,
analise as afirmativas a seguir:
I.A variável "número de filhos" é classificada como quantitativa discreta, pois assume valores pertencentes a um conjunto enumerável e resulta de uma contagem.
II.A variável qualitativa ordinal, como "grau de escolaridade", permite que a distância entre suas categorias seja quantificada, possibilitando cálculos como a média das categorias.
III.A variável "curso de graduação" é classificada como qualitativa nominal, pois seus valores são expressos por atributos sem uma ordem ou hierarquia natural.
Está correto o que se afirma em:
I.A variável "número de filhos" é classificada como quantitativa discreta, pois assume valores pertencentes a um conjunto enumerável e resulta de uma contagem.
II.A variável qualitativa ordinal, como "grau de escolaridade", permite que a distância entre suas categorias seja quantificada, possibilitando cálculos como a média das categorias.
III.A variável "curso de graduação" é classificada como qualitativa nominal, pois seus valores são expressos por atributos sem uma ordem ou hierarquia natural.
Está correto o que se afirma em:
A Análise Fatorial (AF) e a Análise de Componentes
Principais (ACP) são técnicas multivariadas de redução
de dimensionalidade, mas que partem de pressupostos e
objetivos distintos. Acerca das características e
diferenças entre AF e ACP, registre V, para as
afirmativas verdadeiras, e F, para as falsas:
(__)Tanto a Análise Fatorial quanto a Análise de Componentes Principais são modelos matemáticos idênticos que buscam explicar a variância total das variáveis observadas, sendo os termos "fator" e "componente principal" sinônimos.
(__)Na Análise de Componentes Principais (ACP), os componentes são combinações lineares das variáveis originais e são assumidos como as causas latentes que geram as correlações entre essas variáveis.
(__)A Análise Fatorial é uma técnica mais indicada quando o objetivo é apenas a redução de dados para uso em análises subsequentes, sem a necessidade de uma interpretação teórica das dimensões subjacentes.
(__)Na Análise de Componentes Principais (ACP), os componentes principais são calculados de forma a serem ortogonais (não correlacionados) entre si, e o primeiro componente principal é a combinação linear das variáveis originais que captura a maior quantidade possível da variância total dos dados.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima, de cima para baixo:
(__)Tanto a Análise Fatorial quanto a Análise de Componentes Principais são modelos matemáticos idênticos que buscam explicar a variância total das variáveis observadas, sendo os termos "fator" e "componente principal" sinônimos.
(__)Na Análise de Componentes Principais (ACP), os componentes são combinações lineares das variáveis originais e são assumidos como as causas latentes que geram as correlações entre essas variáveis.
(__)A Análise Fatorial é uma técnica mais indicada quando o objetivo é apenas a redução de dados para uso em análises subsequentes, sem a necessidade de uma interpretação teórica das dimensões subjacentes.
(__)Na Análise de Componentes Principais (ACP), os componentes principais são calculados de forma a serem ortogonais (não correlacionados) entre si, e o primeiro componente principal é a combinação linear das variáveis originais que captura a maior quantidade possível da variância total dos dados.
Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima, de cima para baixo: