Questão de Estatística — Análise Multivariada — Instituto Access 2025
EstatísticaAnálise Multivariada
- Código
- qg553149
- Banca
- Instituto Access
- Órgão
- UFAC
- Ano
- 2025
- Nível
- Superior
- Cargo
- Estatístico
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?
- AAnálise Discriminante Linear, pois é o método clássico para classificar observações em grupos pré-definidos, sendo mais robusto que a regressão logística quando a suposição de normalidade multivariada dos preditores é violada.
- BAnálise de Componentes Principais (ACP), para reduzir o número de variáveis preditororas a um conjunto menor de componentes não correlacionados antes de prever a compra.
- CRegressão Logística, pois é um modelo projetado especificamente para prever uma variável dependente categórica (neste caso, binária) a partir de um conjunto de preditores independentes, e seus coeficientes podem ser interpretados em termos de "odds ratio" (razão de chances).
- DCorrelação Canônica, pois o objetivo é encontrar a associação linear máxima entre o conjunto de variáveis preditoras e a variável resposta binária.
- EAnálise de Agrupamento (Cluster Analysis), para identificar grupos naturais de clientes ("compradores" e "não compradores") com base em suas características.