Question

2) Na análise de regressão, o acréscimo de fatores não necessariamente tornará o processo e o cálculo

mais claros. Ao invés disso, pode tornar a análise mais difícil de ser entendida. Considerando os elementos da multicolinearidade, analise as afirmativas a seguir:

I. A multicolinearidade pode não ser possível de se prever, antes de se observar seus efeitos no modelo de regressão múltipla.

II. A colinearidade se torna uma preocupação na análise de regressão quando há uma alta correlação entre duas variáveis preditoras potenciais.

III. A multicolinearidade se manifesta de forma binária: ou existe ou não existe em uma relação entre variáveis. Não há, portanto, graus de multicolinearidade.

Considerando o contexto apresentado, e´ correto o que se afirma em:
Alternativas:

a)
II e III apenas.
b)
I e II apenas.
c)
I e III apenas.
d)
I, II e III.
e)
I apenas.

3)
A análise multivariada ocorre quando você tem um conjunto de dados com diversas variáveis dependentes, que devem ser examinadas em comparação com uma ou mais variáveis independentes.

No contexto da apresentação de um modelo de regressão, as variáveis visuais são

Alternativas:

a)
recursos gráficos que compreendem formas, tamanhos e cores, entre outros elementos visuais.
b)
variáveis processadas pelo modelo de regressão que já foram observadas pelo pesquisador.
c)
dados extraídos a partir da observação do fenômeno que compõe o objeto de estudo.
d)
dados passíveis de quantificação numérica, mas que não podem ser transformados em objetos visuais.
e)
variáveis que foram ajustadas no gráfico de regressão a fim de ficarem visualmente mais apropriadas.

4)
Esta abordagem é indicada para apresentação de grande volume de dados numéricos e categóricos e que podem ser apresentados em uma única visualização. Neste caso, cada valor é representado por uma barra, de tamanho proporcional ao valor numérico que representa e com cores distintas, conforme o atributo que representam.

Assinale a alternativa que contém o nome do recurso gráfico descrito no texto e usado para visualização de informações no contexto das análises multivariadas.

Alternativas:

a)
Gráfico de dados categóricos.
b)
Matriz de gráfico de dispersão.
c)
Table Lens.
d)
Coordenadas paralelas.
e)
Variáveis visuais.

5)
A correlação entre duas variáveis mostra a associação que existe entre elas, ou seja, o quanto uma variável está relacionada a outra. Considerando o coeficiente de correlação entre duas variáveis, analise as afirmações que seguem:

I - Um coeficiente r = 0 indica ausência de relacionamento linear.

II - Um coeficiente r = 1 indica duas variáveis perfeitamente relacionadas de forma positiva.

III - Um coeficiente r = 2 indica uma variável com valor duplicado em relação à outra.

Considerando o contexto apresentado, é verdadeiro o que se afirma em:

Alternativas:

a)
I e III apenas.
b)
I apenas.

c)
II apenas.

d)
I e II apenas.

e)
I, II e III.

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