Questões de Estatística da FEPESE

A análise multivariada é um conjunto de técnicas estatísticas que tratam dos dados correspondentes às medidas de muitas variáveis simultaneamente. Basicamente, a Análise Multivariada consiste no estudo estatístico dos problemas relacionados com inferências sobre médias multivariadas; análise da estrutura de covariância de uma matriz de dados e técnicas de reconhecimento de padrão, classificação e agrupamento.
Analise as afirmativas abaixo sobre a análise multivariada.
1. O critério varimax, na análise fatorial, é um método de rotação fatorial ortogonal que minimiza o número de variáveis que têm altas cargas em um fator, simplificando a interpretação dos fatores. 2. O princípio da análise de correlação canônica busca identificar e quantificar a associação entre dois conjuntos de variáveis, desenvolvendo uma combinação linear de cada conjunto de variáveis, dependentes e independentes, com o objetivo de maximizar a correlação entre os dois conjuntos. 3. Um dos objetivos da análise discriminante é estabelecer o número e a composição da dimensão da discriminação entre os grupos formados pelo conjunto de variáveis independentes.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

Em um conjunto de dados formado por quatro variáveis foi realizado um estudo de análise fatorial.
A tabela a seguir apresenta as cargas fatoriais correspondentes a essas variáveis e as respectivas comunalidades.



Restringindo-se aos dois primeiros fatores:

Seja  o vetor de médias estimado e S a matriz de covariância estimada do vetor de dados  sob controle do vetor médio do processo.
Assinale a alternativa que contém a expressão estatística utilizada como base para o gráfico de controle T² de Hotelling.

Analise a tabela abaixo:




Assinale a alternativa que indica corretamente o coeficiente de correlação linear entre as variáveis A e B apresentadas.

Analise as afirmativas abaixo considerando a estatística do Teste F.
1. Se o efeito do fator for significativo, e os níveis desse fator forem quantitativos, podem-se decompor os graus de liberdade dos tratamentos em regressão linear, quadrática e cúbica desde que a relação seja linear. 2. Se o efeito do fator for significativo, e os níveis desse fator forem qualitativos, podem-se decompor os graus de liberdade dos tratamentos em regressão linear e quadrática e cúbica desde que a relação seja linear. 3. Os graus de liberdade podem ser decompostos em regressão linear, quadrática e cúbica somente se o efeito do fator não for significativo e os níveis desse fator forem quantitativos.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.