Question

1)
A Análise de Componentes Principais foi desenvolvida para reduzir o número de variáveis que necessitam ser consideradas a uma quantidade menor de índices (chamados de componentes principais), que são combinações lineares das variáveis originais.

Com base em métodos que procuram fornecer meios de se lidar com grandes quantidades de dados, avalie as seguintes asserções e a relação proposta entre elas.



I . A Análise de Componentes Principais tem sido substituída por outros métodos que atingem o mesmo objetivo de forma mais eficiente.

PORQUE

II. A aplicação da Análise dos Componentes Principais provoca irremediável perda de precisão nos valores das variáveis, que são reduzidas a uma pequena quantidade.

A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta.

Selecione uma alternativa:
a)
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não justifica a I.
b)
As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II justifica a I.
c)
A asserção I e? uma proposição verdadeira e a II, falsa.
d)
A asserção I e? uma proposição falsa e a II, verdadeira.
e)
As asserções I e II são proposições falsas.

Answer 1

Sendo considerada uma técnica e método estatístico, a Análise de Componentes Principais tem como objetivo transformar determinado conjunto de variáveis originais em outro conjunto de variáveis da mesma dimensão, chegando assim ao resultado dos componentes principais. Levando em conta este contexto e o que é explícito na questão, pode-se afirmar que a alternativa correta é a letra c.

Métodos estatísticos

Como técnica e método estatístico aplicado, esta análise preceitua através de indicadores, conjuntos, variáveis e determinados grupos, a formulação de geração de índices e agrupamento de indivíduos.

De acordo com a questão, a assertiva I é verdadeira pois existem outros métodos e técnicas relevantes que resultam em dados quantitativos para fins de análise estatística como, por exemplo, a análise multivariada.

Sobre a assertiva II, está errada ao afirmar que a Análise dos Componentes Principais compromete a acurácia de dados sendo limitada a correção dos valores das variáveis.

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