7/23/2019 mplu Subiectdvf de Examen

1/2

I.1. Care sunt deosebirile si asemnrile dintre analiza in componente principale si analiza decorespondente multiple. Argumentai si exemplifcai.

2. Ce indicatori ai tendintei centrale pot fi folositi pentru variabilele ordinale

3. Ce analiza se aplica pentru analiza legaturii intre 2 variabile cantitative si 3 calitative.

II. Fie patru autoturisme caracterizate de trei variabile :

Consum

Confort

Fiabilitate

Valorile nregistrate de cele patru autoturisme sunt : (233!" (122!" (323!" (223!.

a. (0,5 p) Calcula i matricea distan elor dintre cei patru indivizi

b. (0,5 p) #plica i algoritmul $ard i spune i care sunt indivizii care se grupeaz% la primul pas si care este nivelul de agregare

c. (1,0 p)Calcula i al doilea pas al metodei $ard i spune i care sunt indivizii care se grupeaz% la al doilea pas si

care este nivelul de agregare

III. Fie 32 de persoane pentru care s&au inregistrat urmatoarele variabile : Inaltime: Height

Greutate: Weight

Numarul la pantofi: Shoes Varsta: Age

Venitul: Income

Consumul de bere: Beer

Consumul de vin: Wine

utere: Strength

Nivelul de inteligenta: I!

'ezultatele ob inute n urma aplic%rii #nalizei n Componente rincipale si )etodei centrelor mobile pentru datele

standardizate n *#* sunt urm%toarele:

Correlation Matrix

HeightWeight Shoes AgeIncome Beer WineStrength IQ

Height 1.00000.95970.96090.24110.30110.7150-.1381 0.9621-.1217

Weight 0.95971.00000.96910.25420.33540.7382-.1968 0.9371-.0338

Shoes 0.96090.96911.00000.32300.35440.6970-.0888 0.9327-.1202

Age 0.24110.25420.32301.00000.88490.12820.0268 0.1584-.0777

Income 0.30110.33540.35440.88491.00000.4170-.2967 0.2518-.1067

Beer 0.71500.73820.69700.12820.41701.0000-.6545 0.7251-.1074

Wine -.1381-.1968-.08880.0268-.2967-.65451.0000 -.16560.0676

Strength0.96210.93710.93270.15840.25180.7251-.1656 1.0000-.1163

IQ -.1217-.0338-.1202-.0777-.1067-.10740.0676 -.11631.0000

Eigenvalues of the Correlation Matrix

Eigenvalue Difference Proportion Cumulative

1 4.83523463 3.19569198 0.5372 0.53722 1.63954265 0.37107194 0.1822 0.7194

3 1.26847070 0.28757117 0.1409 0.8604

4 0.98089953 0.86022144 0.1090 0.9693

5 0.12067809 0.05042464 0.0134 0.9828

6 0.07025345 0.02722069 0.0078 0.9906

7 0.04303276 0.01484696 0.0048 0.9953

8 0.02818580 0.01448342 0.0031 0.9985

9 0.01370239 0.0015 1.0000

7/23/2019 mplu Subiectdvf de Examen

2/2

Eigenvectors

PI!" PI!# PI!$ PI!% PI!& PI!' PI!( PI!) PI!*Height 0.431423-.1640470.154230-.025627-.1434400.1590610.2500460.796299-.141519

Weight 0.434577-.1446380.1145310.077667-.229678-.331635-.5071980.0045100.592510

Shoes 0.432342-.1067410.205977-.019377-.048846-.443169-.032435-.326387-.672696

Age 0.1771860.6727210.2539610.053656-.213962-.1800730.536963-.1307250.255054

Income 0.2353930.651743-.0495030.0762090.2276480.305220-.5470280.130750-.224152

Beer 0.381510-.053143-.4142670.0582940.731832-.1841830.266806-.0171480.188758

Wine -.149375-.0792750.813186-.0915740.5342600.008055-.0546750.0354180.109559

Strength0.422957-.2141990.111148-.026689-.0743890.7122140.125362-.4728840.100218

IQ -.067354-.0919900.0920870.9857750.0117920.0386810.0414250.002439-.058410

a. (1,0 p)C+ i factori principali este recomandat a se p%stra i de ce ,

b. (1,0 p)-e cine sunt determinate primele dou% componente principale ,

c. (1,0 p) Cum interpretati corelatiile intre variabile ,

d. (1,0 p) Cum poate fi interpretat grupul indivizilor (2 2/ 20! n planul factorial determinat de primele dou% ae

principale ,