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Numa análise de componentes principais, foram calculados os seguintes autovalores para a matriz de correlações: 2,50; 1,25; 0,75; 0,30; 0,20. Com base nesses valores, é correto afirmar:
Os autovalores devem ser usados como pesos para as variáveis originais, de forma que o peso da primeira variável é o dobro da segunda.
Para fins de redução de dimensão, os autovalores obtidos indicam que a análise poderia prosseguir com base em cinco componentes principais.
Os dois primeiros componentes explicam, conjuntamente, 75% da variação original dos dados.
Os componentes principais obtidos têm correlação positiva, dado que os autovalores são positivos.
Os autovalores obtidos indicam que as variáveis originais têm variâncias heterogêneas.