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Questão de Estatística — Análise dos Componentes Principais (PCA) — INSTITUTO AOCP 2024

EstatísticaAnálise dos Componentes Principais (PCA)
Código
qa577591
Banca
INSTITUTO AOCP
Órgão
TRF 2
Ano
2024
Cargo
AJ TRF2

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 FatorAutovalor

Percentual(%) da

variância explicada

Percentual(%)

acumulado da variância

explicada

12,8723457,44757,447
21,7972735,94593,392
30,1941883,88497,276
40,1184772,37099,646
50,01772070,354100,000

Pesos dos fatores após rotação Varimax

 

Fator 1

F1

Fator 2

F2

Fator 3

F3

Fator 4

F4

Fator 5

F5

C1

0,0108420,9948630,0273800,023226-0,094024

C2

0,9728150,0341510,065030-0,2192470,012886

C3

0,0882260,9694120,199690-0,0305070,107931

C4

0,6907470,3776090,6162150,02287740,005915
C50,936633-0,012880,1968490,289430-0,005819

Então, é correto afirmar que

  1. Aseguindo o Critério de Kaiser, extrai-se m = 2, dois fatores comuns, já que apenas os dois primeiros autovalores são maiores do que 1. A expressão do fator mais importante rotacionado é 0,0108421.C1 + 0,972815.C2 + 0,088226.C3 + 0,690747.C4 + 0,936633.C5 que explica 57,447% da variância explicada.
  2. Bseguindo o Critério de Kaiser, extrai-se m = 3, três fatores, já que o percentual acumulado de variância explicada é maior que 95%. A expressão do fator mais importante rotacionado é 0,0108421.F1 + 0,994863.F2 + 0,027380.F3 + 0,023226.F4 - 0,094024.F5 que explica 57,447% da variância explicada.
  3. Cseguindo o Critério de Kaiser, extrai-se m = 4, quatro fatores, já que o percentual acumulado de variância explicada é maior que 95%. A expressão do fator mais importante rotacionado é 0,690747.F1 + 0,377609.F2 + 0,616215.F3 + 0,022874.F4 + 0,005875.F5 que explica 57,447% da variância explicada.
  4. Da soma dos autovalores é aproximadamente igual a p = 5, o número de componentes do vetor observado; portanto, deve-se extrair m = 5, cinco fatores comuns, alcançando 100% da variância explicada.
  5. Ea soma dos autovalores é aproximadamente igual a p = 5, o número de componentes do vetor observado; portanto, isso indica que se deve extrair apenas um único fator, ou seja, o Fator 1 (F1).
Revelar gabarito e comentário

GabaritoA — seguindo o Critério de Kaiser, extrai-se m = 2, dois fatores comuns, já que apenas os dois primeiros autovalores são maiores do que 1. A expressão do fator mais importante rotacionado é 0,0108421.C1 + 0,972815.C2 + 0,088226.C3 + 0,690747.C4 + 0,936633.C5 que explica 57,447% da variância explicada.

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