Um Estatístico do setor público está planejando uma pesquisa sobre as condições socioeconômicas e de saúde dos funcionários de uma secretaria. No questionário, constam as seguintes variáveis: (1) Cargo ocupado (ex: Analista, Técnico, Assessor); (2) Temperatura corporal em graus Celsius; (3) Ano de nascimento; (4) Salário mensal em Reais (R$). Ao analisar a variável "Salário mensal", o estatístico precisa definir sua escala de medição para determinar as operações estatísticas aplicáveis. A correta classificação da variável "Salário mensal" quanto à sua escala de medição é:

A correta distinção entre população e amostra é a base para qualquer estudo estatístico, determinando o alcance e a validade das conclusões. Acerca do assunto, registre V, para as afirmativas verdadeiras, e F, para as falsas:

(__)Parâmetro é uma medida numérica que descreve uma característica de uma amostra, sendo utilizado para estimar o valor correspondente na população.
(__)Amostra é o conjunto de todos os elementos que possuem pelo menos uma característica em comum a ser estudada, sobre o qual se deseja fazer inferências.
(__)Censo é uma técnica especial usada para recolher amostras que garante o acaso na escolha, de modo a garantir o caráter de representatividade.
(__)População é um conjunto de elementos com pelo menos uma característica em comum, que deve delimitar inequivocamente quais os elementos pertencem a ela e quais não.

Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima:

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:

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/μ ), 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 μ e desvio padrão σ 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:

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:

As medidas de tendência central são usadas para resumir um conjunto de dados em um único valor que represente o centro da distribuição. Considerando as propriedades e aplicações da média, moda e mediana, analise as afirmativas a seguir:
I.A mediana é uma medida de tendência central que não é afetada por valores extremos (discrepantes) em um conjunto de dados, tornando-a preferível à média em distribuições muito assimétricas.
II.A média aritmética possui a propriedade de que a soma algébrica dos desvios de cada valor em relação a ela é sempre nula.
III.Em uma distribuição com dados agrupados em classes, a moda (moda bruta) é calculada como o ponto médio da classe que possui a menor frequência absoluta.

Está correto o que se afirma em:

As medidas de dispersão quantificam o grau de variabilidade ou espalhamento dos dados em torno de uma medida de tendência central. Acerca do assunto, registre V, para as afirmativas verdadeiras, e F, para as falsas:

(__)O desvio padrão é expresso na mesma unidade de medida dos dados originais, sendo a raiz quadrada positiva da variância.
(__)A amplitude total é a medida de dispersão mais robusta, pois considera todos os valores da distribuição para seu cálculo, não sendo influenciada por valores extremos.
(__)A variância pode assumir valores negativos caso a maioria dos dados esteja abaixo da média, indicando uma dispersão negativa.
(__)O coeficiente de variação é uma medida de dispersão relativa, útil para comparar a variabilidade de dois ou mais conjuntos de dados com médias e unidades de medida diferentes.

Após análise, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta dos itens acima, de cima para baixo: