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I. Na análise de correspondência usa-se como medida de similaridade a distância Euclidiana média.
II. O objetivo principal da análise de componentes principais é o de explicar a estrutura de variância e covariância de um vetor aleatório, composto por n variáveis aleatórias, através da construção de combinações lineares das variáveis originais.
III. O escalonamento dimensional é uma técnica matemática apropriada para representar graficamente n elementos num espaço de dimensão menor que o original, tendo-se em consideração a distância ou similaridade que os elementos têm entre si.
IV. Na análise de agrupamentos, uma medida de similaridade que pode ser utilizada é a distância Euclidiana.
Dentre essas afirmações citadas são verdadeiras SOMENTE
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Seja W==(X,Y) uma variável aleatória com distribuição normal bivariada com vetor de médias \( \mu = \left( { \large 5 \over 2}\right) \) e matriz de covariâncias \( \begin{pmatrix} 5 & 0 \\ 0 & 11 \end{pmatrix} \). Para uma amostra aleatória simples (Xi, Yi), i = 1,2,.., n da distribuição de W, sejam \( \overline X = { \large \sum_{i=1}^n X_i \over n} \) e \( \overline Y = { \large \sum_{i=1}^n Y_i \over n} \)
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z>0,84)=0,20 P(Z>2)=0,02 P(Z>1,5)=0,07 P(0<Z<0,68)=0,25
O valor da probabilidade denotada por P (|X−Y| \( \le \) 3) é
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Seja W==(X,Y) uma variável aleatória com distribuição normal bivariada com vetor de médias \( \mu = \left( { \large 5 \over 2}\right) \) e matriz de covariâncias \( \begin{pmatrix} 5 & 0 \\ 0 & 11 \end{pmatrix} \). Para uma amostra aleatória simples (Xi, Yi), i = 1,2,.., n da distribuição de W, sejam \( \overline X = { \large \sum_{i=1}^n X_i \over n} \) e \( \overline Y = { \large \sum_{i=1}^n Y_i \over n} \)
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z>0,84)=0,20 P(Z>2)=0,02 P(Z>1,5)=0,07 P(0<Z<0,68)=0,25
O valor de n para que a diferença, em valor absoluto, entre \( (\overline X - \overline Y) \) e \( (\mu_X - \mu_Y) \) seja inferior a 0,21, com probabilidade de 60%, é
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