Uma das técnicas de Análise Multivariada é a análise por componentes principais. Dada a matriz de covariâncias do vetor aleatório X′=(X1,X2,X3) , os resultados da análise de componentes principais foram os seguintes:ComponenteAutovalorPercentagem da variânciaPercentagem Acumulada15,81369,09569,09522,35027,93397,02830,252,971100,000VariávelAutovetor 1Autovetor 2Autovetor 3X1 -0,390,00,89X2 0,950,00,40X3 0,001,00,0Considerando o exposto, assinale a alternativa que apresenta a primeira componente principal. Uma das técnicas de Análise Multivariada é a análise por componentes principais. Dada a matriz de covariâncias do vetor aleatório X′=(X1,X2,X3) , os resultados da análise de componentes principais foram os seguintes:ComponenteAutovalorPercentagem da variânciaPercentagem Acumulada15,81369,09569,09522,35027,93397,02830,252,971100,000VariávelAutovetor 1Autovetor 2Autovetor 3X1 -0,390,00,89X2 0,950,00,40X3 0,001,00,0Considerando o exposto, assinale a alternativa que apresenta a primeira componente principal.

Uma das técnicas de Análise Multivariada é a análise por...

Q1750271

Ano: 2018

Prova: Instituto AOCP - ADAF - Estatístico - 2018

Uma das técnicas de Análise Multivariada é a análise por componentes principais. Dada a matriz de covariâncias do vetor aleatório $X^{'} = (X_{1}, X_{2}, X_{3})$ , os resultados da análise de componentes principais foram os seguintes:

Componente	Autovalor	Percentagem da variância	Percentagem Acumulada
1	5,813	69,095	69,095
2	2,350	27,933	97,028
3	0,25	2,971	100,000

Variável	Autovetor 1	Autovetor 2	Autovetor 3
$X_{1}$	-0,39	0,0	0,89
$X_{2}$	0,95	0,0	0,40
$X_{3}$	0,00	1,0	0,0

Considerando o exposto, assinale a alternativa que apresenta a primeira componente principal.

$Y_{1} = - 0, 39 X_{1} + 0, 95 X_{2}$

$Y_{1} = - 0, 39 X_{1} + 0, 89 X_{2}$

$Y_{1} = 5, 813 X_{1} + 2, 350 X_{2} + 0, 25 X_{3}$

$Y_{1} = - 0, 39 X_{1}$

$Y_{1} = - 2, 267 X_{1} + 2, 232 X_{2}$

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