Questão de Estatística — Análise dos Componentes Principais (PCA) — INSTITUTO AOCP 2024
EstatísticaAnálise dos Componentes Principais (PCA)
- Código
- qa577521
- Banca
- INSTITUTO AOCP
- Órgão
- SEAP PR
- Ano
- 2024
- Cargo
- Ag Prof ( )
A Análise de Componentes Principais procura explicar a estrutura de variância-covariância da matriz de dados através de combinações lineares não correlacionadas das p variáveis originais. O uso dessa técnica tem como objetivos: redução dos dados, alcançar-se variáveis aleatórias não correlacionadas e interpretação. Então, sendo p o número de variáveis originais, é correto afirmar que
- Aa redução de dados se dá quando se extrai k componentes principais, k < p, eliminando p – k variáveis originais.
- Ba redução de dados se dá quando se extrai k componentes principais, k < p, eliminando p – k variáveis originais não correlacionadas.
- Cé possível extrair k componentes principais, k < p, com pouca perda de informação, fortemente correlacionadas e com interpretação facilitada pelos altos valores dos coeficientes.
- Dé possível extrair k componentes principais, k < p, com pouca perda de informação, não correlacionadas e eliminando p – k variáveis originais, o que facilitará a interpretação.
- Eé possível extrair k componentes principais, k < p, com pouca perda de informação, não correlacionadas e com interpretação facilitada pelos coeficientes.