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:

Com relação aos comandos utilizados na linguagem de programação R, assinale a alternativa que apresenta o comando que mostra qual o diretório de trabalho o R está utilizando.

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.

O coeficiente de determinação R² é uma medida estatística de quanto estão próximos os dados da linha de regressão ajustada. Ele também é conhecido como o coeficiente de determinação ou o coeficiente de determinação múltipla para a regressão múltipla.
Identifique abaixo as afirmativas verdadeiras ( V ) e as falsas ( F ) a respeito do coeficiente de determinação R².

( ) O R² está sempre entre os valores 0 e 1. ( ) O R² pode atingir valores de –1 a 1, dependendo da força da correlação entre as variáveis. ( ) Se aumentarmos o número de variáveis independentes, o coeficiente R² pode aumentar ou permanecer igual, mas nunca decrescer. ( ) O R² indica a porcentagem em que a variação explicada pela regressão representa da variação total.

Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo.

Identifique abaixo as afirmativas verdadeiras ( V ) e as falsas ( F ) considerando o teste de hipóteses.
( ) A hipótese nula H₀ e a hipótese alternativa H₁ são mutuamente exclusivas. ( ) Em um teste de hipóteses, a hipótese nula H₀ é a hipótese assumida como verdadeira para a construção do teste. ( ) Em um teste de hipóteses, podemos ter dois tipos de erro: tipo I – no caso de aceitar a hipótese nula H₀ quando ela é verdadeira e tipo II - não rejeitar a hipótese alternativa H₁ quando ela é falsa. ( ) Considerando α como o nível de significância de um teste de hipóteses, podemos dizer que seu valor é constante e igual a 5%. ( ) O grau de precisão de um teste de hipóteses varia conforme o tamanho da amostra.
Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo.

Identifique abaixo as afirmativas verdadeiras ( V ) e as falsas ( F ) quanto aos Modelos Mistos Estatísticos.
( ) São modelos caracterizados por conter efeitos aleatórios e efeitos fixos. ( ) São usados para conjuntos de dados com estrutura multinível, ou seja, para análise de dados com estrutura hierárquica. ( ) Podem existir em casos onde existem somente efeitos aleatórios nas variáveis preditoras do modelo.
Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo

Dada uma reta que relaciona duas variáveis, X e Y, a sua ordenada na origem e a sua inclinação são dadas respectivamente pelas expressões:



A tabela a seguir traz os dados relativos à quantidade de fertilizante utilizada, em kg, e a quantidade de feijão, em toneladas, produzida em uma certa região.



Considerando que as variáveis apresentam uma relação linear entre si, calcule qual é o valor mais próximo da projeção da quantidade de feijão produzida em toneladas, caso sejam utilizados 42 kg de fertilizante.