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A Análise de Agrupamento (ou Cluster Analysis) é uma
técnica exploratória utilizada para identificar grupos de
observações ou variáveis que sejam homogêneos
internamente e heterogêneos entre si. Sobre os métodos
e conceitos dessa técnica, analise as afirmativas a
seguir:
I.Os métodos de agrupamento hierárquico, como o de Ward ou o da ligação completa (complete linkage), não exigem a pré-especificação do número de clusters e o resultado é tipicamente visualizado em um dendrograma, que mostra a sequência de fusões ou divisões dos grupos.
II.O método não hierárquico K-médias (K-means) é ideal para dados que contêm variáveis categóricas e outliers, pois o algoritmo é robusto a esses fatores e utiliza a distância de Manhattan como padrão.
III.No método de agrupamento hierárquico de ligação simples (single linkage), a distância entre dois clusters é definida pela distância entre os dois pontos mais distantes de cada cluster, o que tende a formar grupos esféricos e compactos.
Está correto o que se afirma em:
I.Os métodos de agrupamento hierárquico, como o de Ward ou o da ligação completa (complete linkage), não exigem a pré-especificação do número de clusters e o resultado é tipicamente visualizado em um dendrograma, que mostra a sequência de fusões ou divisões dos grupos.
II.O método não hierárquico K-médias (K-means) é ideal para dados que contêm variáveis categóricas e outliers, pois o algoritmo é robusto a esses fatores e utiliza a distância de Manhattan como padrão.
III.No método de agrupamento hierárquico de ligação simples (single linkage), a distância entre dois clusters é definida pela distância entre os dois pontos mais distantes de cada cluster, o que tende a formar grupos esféricos e compactos.
Está correto o que se afirma em:
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: