Prova Completa: Analista - Métodos Quantitativos Avançados (EMBRAPA - CESPE / CEBRASPE

Um pesquisador organizou um conjunto de dados contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e concluiu que:

• as três componentes principais explicam 70% da variância total dos dados;

• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas primeiras componentes principais;

• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes e condições meteorológicas;

• é possível prever, com boa acurácia, a qualidade do ar como boa, moderada ou ruim com base nos níveis de poluentes e em fatores meteorológicos.

A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.

A análise de clusters é uma técnica multivariada que permite prever a qualidade do ar (boa, moderada ou ruim), com base em variáveis independentes como, por exemplo, os níveis de poluentes e em fatores meteorológicos.

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3662733 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA

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Analista - Métodos Quantitativos Avançados
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Análise Multivariada

Um pesquisador organizou um conjunto de dados contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e concluiu que:

• as três componentes principais explicam 70% da variância total dos dados;

• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas primeiras componentes principais;

• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes e condições meteorológicas;

• é possível prever, com boa acurácia, a qualidade do ar como boa, moderada ou ruim com base nos níveis de poluentes e em fatores meteorológicos.

A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.

Na análise das componentes principais, os elementos dos autovetores representam a associação entre as variáveis originais e as componentes, o que ajuda a interpretar quais variáveis contribuem mais para cada componente.

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3662732 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA

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Analista - Métodos Quantitativos Avançados
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Análise MultivariadaAnálise Discriminante

Um pesquisador organizou um conjunto de dados contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e concluiu que:

• as três componentes principais explicam 70% da variância total dos dados;

• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas primeiras componentes principais;

• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes e condições meteorológicas;

• é possível prever, com boa acurácia, a qualidade do ar como boa, moderada ou ruim com base nos níveis de poluentes e em fatores meteorológicos.

A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.

A análise discriminante procura maximizar a separação entre classes que definem a qualidade do ar (boa, moderada ou ruim) e utiliza combinações lineares dos níveis de poluentes e fatores meteorológicos.

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3662731 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA

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Análise Multivariada

Um pesquisador organizou um conjunto de dados contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e concluiu que:

• as três componentes principais explicam 70% da variância total dos dados;

• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas primeiras componentes principais;

• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes e condições meteorológicas;

• é possível prever, com boa acurácia, a qualidade do ar como boa, moderada ou ruim com base nos níveis de poluentes e em fatores meteorológicos.

A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.

Na análise de componentes principais, o percentual da variância total explicada (70%) é dado pela razão entre o número de componentes explicativas (3) pela quantidade de variáveis presentes na base de dados (10).

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3662730 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA

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Análise MultivariadaAnálise Fatorial

Um pesquisador organizou um conjunto de dados contendo 100 observações de 10 variáveis relacionadas à qualidade do ar em uma cidade. As variáveis incluem medições de poluentes atmosféricos, como CO, NO2, SO2, e fatores meteorológicos, como temperatura, umidade, e velocidade do vento. Para entender a estrutura dos dados e reduzir sua dimensionalidade, esse pesquisador realizou algumas análises e concluiu que:

• as três componentes principais explicam 70% da variância total dos dados;

• as variáveis CO, NO2 e SO2 apresentam altas cargas nas duas primeiras componentes principais;

• há três clusters proeminentes, que descrevem diferentes padrões da qualidade do ar em função dos níveis de poluentes e condições meteorológicas;

• é possível prever, com boa acurácia, a qualidade do ar como boa, moderada ou ruim com base nos níveis de poluentes e em fatores meteorológicos.

A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.

A análise fatorial permite determinar fatores latentes que poderiam representar variáveis não observáveis, como indicadores de poluição atmosférica e indicadores de condições climáticas, com base nas correlações entre os níveis de poluentes e os fatores meteorológicos, permitindo-se reduzir a dimensionalidade do problema.

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3662729 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA

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Estatística InferencialTeste de Hipóteses

Um estudo foi realizado para estimar o teor de certa proteína em uma amostra de 64 grãos de soja produzidos em determinada fazenda. Os resultados mostraram que o teor de proteína, em média, foi de 38%, sendo o desvio padrão amostral igual a 2%. Esse estudo também não rejeitou a hipótese de normalidade da distribuição do teor de proteína. Ao se testar a hipótese nula de que o teor populacional de proteína é de 37%, mediante aplicação do teste t de Student bilateral, o p-valor encontrado foi de 0,0001.

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.

No caso em apreço, o valor da razão t foi igual a 0,5.

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3662728 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA

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Estatística InferencialTeste de Hipóteses

Um estudo foi realizado para estimar o teor de certa proteína em uma amostra de 64 grãos de soja produzidos em determinada fazenda. Os resultados mostraram que o teor de proteína, em média, foi de 38%, sendo o desvio padrão amostral igual a 2%. Esse estudo também não rejeitou a hipótese de normalidade da distribuição do teor de proteína. Ao se testar a hipótese nula de que o teor populacional de proteína é de 37%, mediante aplicação do teste t de Student bilateral, o p-valor encontrado foi de 0,0001.

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.

Com base no teste t de Student bilateral, não haveria evidências estatísticas para se rejeitar a hipótese nula de que o teor populacional de proteína é de 37% se o nível de significância do teste for igual a 1%.

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3662727 Ano: 2025
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA

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Estatística InferencialIntervalos de confiança

Um estudo foi realizado para estimar o teor de certa proteína em uma amostra de 64 grãos de soja produzidos em determinada fazenda. Os resultados mostraram que o teor de proteína, em média, foi de 38%, sendo o desvio padrão amostral igual a 2%. Esse estudo também não rejeitou a hipótese de normalidade da distribuição do teor de proteína. Ao se testar a hipótese nula de que o teor populacional de proteína é de 37%, mediante aplicação do teste t de Student bilateral, o p-valor encontrado foi de 0,0001.

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.

Na obtenção de um intervalo de confiança para o teor médio populacional, a estimativa do erro padrão da média amostral foi igual a 0,25%.