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Uma universidade pública deseja criar um modelo para classificar candidatos ao curso de Estatística em três categorias: "baixo risco de evasão", "médio risco" e "alto risco", com base em variáveis preditoras contínuas (nota no ENEM, coeficiente de rendimento no ensino médio, horas de estudo semanais, renda familiar per capita). O estatístico da instituição opta pela Análise Discriminante Linear (ADL) como técnica de classificação supervisionada.
Assinale a alternativa que apresenta corretamente uma premissa fundamental da ADL e um procedimento de validação apropriado.
A ADL exige que as variáveis preditoras sejam categóricas e que as matrizes de covariância dentro dos grupos sejam diferentes.
A ADL é robusta à violação da normalidade multivariada quando a amostra é pequena (n < 30 por grupo).
As funções discriminantes são obtidas a partir da decomposição da matriz de covariância amostral total em variância intra-grupo e inter-grupo.
A validação cruzada “leave-one-out” é desnecessária na ADL, pois a matriz de confusão baseada na própria amostra de treino já fornece estimativas não viesadas do erro de classificação.
A Análise Discriminante Quadrática (ADQ) deve ser preferida à ADL quando as matrizes de covariância dos grupos são homogêneas.