Para criar um ranking das universidades brasileiras, umpesquisador dispõe das seguintes variáveis: X1 = número deprofessores doutores; X2 = quantidade de pesquisas publicadasem periódicos nacionais; X3 = quantidade de pesquisaspublicadas em periódicos internacionais; X4 = área total docampus; X5 = quantidade de cursos de pós-graduação. Considerando essas informações e os conceitos de análisemultivariada, julgue os itens seguintes. Na análise de conglomerados (clusters), a similaridade entre as observações pode ser medida com base na distância euclidiana ou na distância de Mahalanobis.
Para criar um ranking das universidades brasileiras, um
pesquisador dispõe das seguintes variáveis: X1 = número de
professores doutores; X2 = quantidade de pesquisas publicadas
em periódicos nacionais; X3 = quantidade de pesquisas
publicadas em periódicos internacionais; X4 = área total do
campus; X5 = quantidade de cursos de pós-graduação.
Considerando essas informações e os conceitos de análise
multivariada, julgue os itens seguintes.
Na análise de conglomerados (clusters), a similaridade entre as observações pode ser medida com base na distância euclidiana ou na distância de Mahalanobis.
- C) CERTO
- E) ERRADO
Resposta:
A alternativa correta é C)
Para construir um ranking das universidades brasileiras, um pesquisador utiliza cinco variáveis principais: X1 (número de professores doutores), X2 (quantidade de pesquisas publicadas em periódicos nacionais), X3 (quantidade de pesquisas publicadas em periódicos internacionais), X4 (área total do campus) e X5 (quantidade de cursos de pós-graduação). Essas variáveis permitem uma avaliação multidimensional do desempenho e da estrutura das instituições de ensino superior.
No contexto da análise multivariada, técnicas como a análise de conglomerados (clusters) são frequentemente empregadas para agrupar universidades com características semelhantes. Nesse método, a similaridade entre as observações pode ser calculada utilizando diferentes métricas de distância, como a distância euclidiana e a distância de Mahalanobis.
A distância euclidiana é uma medida linear que calcula a distância geométrica entre dois pontos no espaço multidimensional, sendo amplamente utilizada por sua simplicidade. Já a distância de Mahalanobis leva em consideração a correlação entre as variáveis e as diferenças em suas escalas, oferecendo uma medida mais robusta, especialmente quando os dados apresentam covariâncias significativas.
Portanto, a afirmação de que a similaridade entre as observações na análise de conglomerados pode ser medida com base na distância euclidiana ou na distância de Mahalanobis está correta, conforme indicado pelo gabarito (C). Ambas as métricas são válidas e aplicáveis, dependendo dos objetivos da análise e das características dos dados.
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