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Em uma pesquisa sobre caraterísticas de condenados em uma determinada Vara Federal, uma amostra aleatória de condenados de tamanho n foi tomada e investigou-se nos respectivos processos suas características. Os resultados observados recebiam avaliação dos psicólogos em notas em uma escala até 7 pontos. As notas se referem às características: C1, C2, C3, C4 e C5. Os resultados foram tabulados e a matriz de correlação R construída. Após ser aplicada a Análise Fatorial na matriz R, obtiveram-se os resultados tabelados a seguir:
Análise Fatorial
| Número do Fator | Autovalor |
Percentual(%) da variância explicada |
Percentual(%) acumulado da variância explicada |
| 1 | 2,87234 | 57,447 | 57,447 |
| 2 | 1,79727 | 35,945 | 93,392 |
| 3 | 0,194188 | 3,884 | 97,276 |
| 4 | 0,118477 | 2,370 | 99,646 |
| 5 | 0,0177207 | 0,354 | 100,000 |
Pesos dos fatores após rotação Varimax
|
Fator 1 F1 |
Fator 2 F2 |
Fator 3 F3 |
Fator 4 F4 |
Fator 5 F5 |
|
|
C1 |
0,010842 | 0,994863 | 0,027380 | 0,023226 | -0,094024 |
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C2 |
0,972815 | 0,034151 | 0,065030 | -0,219247 | 0,012886 |
|
C3 |
0,088226 | 0,969412 | 0,199690 | -0,030507 | 0,107931 |
|
C4 |
0,690747 | 0,377609 | 0,616215 | 0,0228774 | 0,005915 |
| C5 | 0,936633 | -0,01288 | 0,196849 | 0,289430 | -0,005819 |
Então, é correto afirmar que
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A estrutura de covariância de um vetor aleatório de dimensão p = 3, X’ = [X1 X2 X3] tem matriz de covariância estimada para n observações do vetor X por \( S = { \begin{bmatrix} 4\,\,1,8\,\,4,8\\1,8\,\,1\,\,2,1\\4,8\,\,2,1\,\,9 \end{bmatrix}} \) . Uma Análise de Componentes Principais foi desenvolvida e forneceu os resultados das tabelas a seguir:
| Componente | Autovalor |
Percentual (%) explicado da variância |
Percentual (%) explicado acumulado da variância |
| Y1 | 12,5574 | 89,696 | 89,696 |
|
Y2 |
1,29165 | 9,226 | 98,922 |
|
Y3 |
0,150927 | 1,078 | 100,000 |
Pesos das Componentes
| Y1 | Y2 |
Y3 |
|
| X1 | 0,512455 | 0,719790 | 0,468287 |
| X2 | 0,230134 | 0,410268 | 0,882450 |
| X3 | 0,827302 | -0,559984 | 0,044595 |
Então, é correto afirmar que a componente principal mais importante na análise tem expressão:
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Na Análise de Componentes Principais, conceitua-se algebricamente Componentes Principais como combinações lineares particulares não correlacionadas das p variáveis aleatórias X1, X2, ... , Xp que compõem o vetor aleatório X. Também é correto afirmar que
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Considere a Análise de Correlação Canônica em que se tem os vetores X e Y de dimensões p e q, respectivamente, com matrizes de covariâncias \( \sum1 \) e \( \sum2 \), vetores médios \( \underline{\mu}_1 \) e \( \underline{\mu}_2 \) respectivamente, e matriz de covariância cruzada \( \sum12 \). Ainda, tem-se as combinações lineares . Então, é correto afirmar que
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- FundamentosAnálise de Tabelas e GráficosGráfico de Colunas ou Barras Justapostas
- Estatística Descritiva
Um Gráfico em Setores Circulares representa o percentual de processos em uma determinada Vara Federal por tipo de crime. A tabela mostra o tipo de crime e o percentual a seguir de processos. Então, é correto afirmar que, no Gráfico em Setor, o ângulo do setor circular correspondente ao crime de peculato tem o valor em graus de
| Tipo de crime | Processos(%) |
| Corrupção ativa | 9,52 |
| Corrupção passiva | 28,57 |
| Peculato | 38,10 |
| Lavagem de dinheiro | 23,81 |
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- Código PenalCrimes Contra a PessoaContra a Vida (arts. 121 ao 125)Aborto (art. 124 e 125)
- Código PenalCrimes Contra a PessoaLesões Corporais (art. 129)Modalidades de Lesões CorporaisLesão Corporal Qualificada
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- Código PenalCrimes Contra o PatrimônioRoubo (art. 157)
- Teoria Geral do CrimeTipicidadeConsumação e Tentativa
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