Um procedimento básico da análise fatorial é o modelo ortogonal, que visa representar um vetor aleatório \(X = (X_1, ..., X_p)^T\)na forma \(X - \mu = LF + \varepsilon\), em que \(\mu = E(X), F = (F_1, ..., F_m)^T\), com \(m < p\), é o vetor de fatores comuns, \(L\) é a \(p \times m-\)matriz de cargas fatoriais e \(\varepsilon = (\varepsilon_1, ..., \varepsilon_p)^T\)é o vetor de erros (o \(T\) sobrescrito ao vetor indica o vetor transposto).
Considerando essa informação, julgue o item a seguir.
Considere que, para um vetor aleatório \(X\) de 5 componentes, o método de componente principal tenha sido aplicado, com dois fatores comuns, F1 e F2, com as seguintes cargas estimadas:
Considerando essa informação, julgue o item a seguir.
Considere que, para um vetor aleatório \(X\) de 5 componentes, o método de componente principal tenha sido aplicado, com dois fatores comuns, F1 e F2, com as seguintes cargas estimadas:
| variável | F1 | F2 |
|---|---|---|
| X1 | 0,5 | 0,8 |
| X2 | 0,7 | -0,5 |
| X3 | 0,7 | 0,7 |
| X4 | 0,9 | -0,1 |
| X5 | 0,8 | -0,5 |
De acordo com a tabela, é correto afirmar que as comunalidades estimadas são 0,89; 0,74; 0,98; 0,82 e 0,89.
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