As afirmativas a seguir, acerca da análise de componentes principais (ACP) estão corretas, à exceção de uma. Assinale-a.
É uma técnica estatística que transforma linearmente um conjunto original de variáveis, inicialmente correlacionadas entre si, num segundo conjunto menor de variáveis não correlacionadas.
Cada componente principal é uma combinação linear de todas as variáveis originais.
Os componentes principais são estimados com o propósito de reter, em ordem de estimação, o máximo de informação, em termos da variação total contida nos dados.
É particularmente recomendada quando se tem mais variáveis do que unidades amostrais.
Os componentes principais são obtidos por meio da diagonalização de matrizes simétricas positivas semidefinidas.
É uma técnica estatística que transforma linearmente um conjunto original de variáveis, inicialmente correlacionadas entre si, num segundo conjunto menor de variáveis não correlacionadas.
Cada componente principal é uma combinação linear de todas as variáveis originais.
Os componentes principais são estimados com o propósito de reter, em ordem de estimação, o máximo de informação, em termos da variação total contida nos dados.
É particularmente recomendada quando se tem mais variáveis do que unidades amostrais.
Os componentes principais são obtidos por meio da diagonalização de matrizes simétricas positivas semidefinidas.
Respostas
Ed Inteligência Artificial do Passei Direto 
ontem
A afirmativa que está incorreta é: "É particularmente recomendada quando se tem mais variáveis do que unidades amostrais." A Análise de Componentes Principais (ACP) é mais eficaz quando o número de unidades amostrais é maior do que o número de variáveis, pois isso permite uma melhor estimativa das variâncias e covariâncias.
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