Um estudo foi realizado para se investigar os efeitos de três tipos de fertilizantes (A, B e C) sobre a produtividade de uma cultura de milho em diferentes condições de irrigação (baixa, média e alta). O experimento foi conduzido em uma área homogênea, e os pesquisadores optaram por utilizar um delineamento em blocos casualizados (DBC), com quatro repetições para cada combinação de tratamentos. Os dados foram coletados considerando o rendimento da produção (em toneladas por hectare) como variável resposta. A análise de variância (ANOVA) foi aplicada para verificar se havia diferenças significativas entre os tratamentos e as condições de irrigação.

Considerando que os resultados da ANOVA são apresentados na tabela precedente, em que FV corresponde a fonte de variação, GL, a graus de liberdade, e QM, a quadrado médio, julgue o próximo item.

A soma de quadrados total do experimento em questão é igual a 66,5.

Um estudo foi realizado para se investigar os efeitos de três tipos de fertilizantes (A, B e C) sobre a produtividade de uma cultura de milho em diferentes condições de irrigação (baixa, média e alta). O experimento foi conduzido em uma área homogênea, e os pesquisadores optaram por utilizar um delineamento em blocos casualizados (DBC), com quatro repetições para cada combinação de tratamentos. Os dados foram coletados considerando o rendimento da produção (em toneladas por hectare) como variável resposta. A análise de variância (ANOVA) foi aplicada para verificar se havia diferenças significativas entre os tratamentos e as condições de irrigação.

Considerando que os resultados da ANOVA são apresentados na tabela precedente, em que FV corresponde a fonte de variação, GL, a graus de liberdade, e QM, a quadrado médio, julgue o próximo item.

Com nível de significância de 5%, não há evidência de interação entre os tipos de fertilizantes e as condições de irrigação.

Um analista realizou um estudo para investigar os fatores que mais influenciam a produtividade de diferentes cultivos em diversas regiões do país. Para isso, ele coletou informações de 150 propriedades rurais referentes a sete variáveis quantitativas, X1, X2,..., X7. Como essas variáveis possuem escalas e unidades de medidas diferentes, esse analista efetuou uma análise de componentes principais com base na matriz de correlação dos dados.

Considerando que o quadro acima mostra os resultados referentes às três primeiras componentes principais, julgue o item a seguir.

O desvio padrão da segunda componente principal é igual a 1,5.

Um analista realizou um estudo para investigar os fatores que mais influenciam a produtividade de diferentes cultivos em diversas regiões do país. Para isso, ele coletou informações de 150 propriedades rurais referentes a sete variáveis quantitativas, X1, X2,..., X7. Como essas variáveis possuem escalas e unidades de medidas diferentes, esse analista efetuou uma análise de componentes principais com base na matriz de correlação dos dados.

Considerando que o quadro acima mostra os resultados referentes às três primeiras componentes principais, julgue o item a seguir.

A carga fatorial da variável X₅, em relação à segunda componente principal é igual a 0,16.

Um analista realizou um estudo para investigar os fatores que mais influenciam a produtividade de diferentes cultivos em diversas regiões do país. Para isso, ele coletou informações de 150 propriedades rurais referentes a sete variáveis quantitativas, X1, X2,..., X7. Como essas variáveis possuem escalas e unidades de medidas diferentes, esse analista efetuou uma análise de componentes principais com base na matriz de correlação dos dados.

Considerando que o quadro acima mostra os resultados referentes às três primeiras componentes principais, julgue o item a seguir.

O percentual da variação explicada pelas três primeiras componentes principais é superior a 80%.

Um analista realizou um estudo para investigar os fatores que mais influenciam a produtividade de diferentes cultivos em diversas regiões do país. Para isso, ele coletou informações de 150 propriedades rurais referentes a sete variáveis quantitativas, X1, X2,..., X7. Como essas variáveis possuem escalas e unidades de medidas diferentes, esse analista efetuou uma análise de componentes principais com base na matriz de correlação dos dados.

Considerando que o quadro acima mostra os resultados referentes às três primeiras componentes principais, julgue o item a seguir.

O primeiro autovetor associado ao maior autovalor define a direção da primeira componente principal (CP1), e suas coordenadas indicam as combinações lineares das variáveis originais que maximizam a variância total dos dados.

Um analista realizou um estudo para investigar os fatores que mais influenciam a produtividade de diferentes cultivos em diversas regiões do país. Para isso, ele coletou informações de 150 propriedades rurais referentes a sete variáveis quantitativas, X1, X2,..., X7. Como essas variáveis possuem escalas e unidades de medidas diferentes, esse analista efetuou uma análise de componentes principais com base na matriz de correlação dos dados.

Considerando que o quadro acima mostra os resultados referentes às três primeiras componentes principais, julgue o item a seguir.

Considerando cargas fatoriais superiores a 0,4, conclui-se que CP3 está diretamente relacionada com as variáveis X₂ e X₆.

Julgue o item subsecutivo, relativo a softwares em R e em Python.

Em R, a função lm( ) é utilizada para realizar regressão linear, permitindo modelar a relação entre variáveis dependentes e independentes.

Julgue o item subsecutivo, relativo a softwares em R e em Python.

Em Python, a função append( ) pode ser usada para adicionar múltiplos elementos a uma lista de uma só vez, o que simplifica a manipulação de coleções de dados.

Julgue o item a seguir, a respeito de gestão de dados e de aprendizado de máquina.

O algoritmo de aprendizagem supervisionada random forest é baseado na criação de múltiplas árvores de decisão; cada árvore é construída a partir de uma amostra aleatória com reposição dos dados de treinamento.