PUC_MINAS_Atividade Objetiva 03_ 08 Técnicas Estatísticas de Predição_ Teoria e Aplicações (2019)

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30/11/2021 23:44 Atividade Objetiva 03: 08. Técnicas Estatísticas de Predição: Teoria e Aplicações (2019)
https://pucminas.instructure.com/courses/1760/quizzes/33831 1/4
Atividade Objetiva 03
Entrega Sem prazo Pontos 10 Perguntas 5 Limite de tempo Nenhum
Tentativas permitidas Sem limite
Histórico de tentativas
Tentativa Tempo Pontuação
MANTIDO Tentativa 2 Menos de 1 minuto 10 de 10
MAIS RECENTE Tentativa 2 Menos de 1 minuto 10 de 10
Tentativa 1 5 minutos 8 de 10
 As respostas corretas estão ocultas.
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Enviado 30 nov em 23:44
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2 / 2 ptsPergunta 1
Uma pesquisa deseja avaliar se o baixo peso em bebês recém-nascidos está
correlacionado ao fato de a mãe ser fumante, pelo peso da mãe e o tempo de
gestão da criança. Considerando o baixo peso do bebê como o evento de
sucesso da regressão logística, o resultado do modelo (odds) é apresentado
abaixo.
Variável Odds
Mãe fumante 1,155
Peso da mãe 0,995
Tempo de
gestão da
criança
0,931
Podemos dizer em relação a "Odds" (Razão de Chance) que:
Marque a reposta Correta
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 A mãe ser fumante aumenta em 15,5% a chance do bebê ter baixo peso 
 O peso da mãe aumenta em 99,5% a chance da criança ter baixo peso 
 O tempo de gestação diminui 93,1 a chance do bebê ter baixo peso 
 As variáveis não tem influência na chance do bebê ter baixo peso 
2 / 2 ptsPergunta 2
Com relação ao modelo regressão logística (simples e múltiplo) é correto
afirmar que:
Marque a resposta correta
 A variável reposta é categórica 
 A variável resposta é contínua 
 Avariável explicativa é apenas categórica 
 Avariável explicativa é apenas contínua 
2 / 2 ptsPergunta 3
Considere um modelo onde estamos interessados em avaliar um Bom Cliente
(Bcliente) versus o Sexo . As variáveis estão no data frame Dados. Desta
forma temos o comando a seguir:
modelo1=glm(Dados$Bcliente~Dados$Sexo,family=binomial(link="logit"));mode
summary(modelo1)
Neste contexto o resultado do comando summary(modelo1) é:
Marque a resposta correta
30/11/2021 23:44 Atividade Objetiva 03: 08. Técnicas Estatísticas de Predição: Teoria e Aplicações (2019)
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 O resultado do ajuste do modelo 
 A estatística descritiva das variáveis 
 A análise de resíduos do modelo 
 A análise da "odds ratio" 
2 / 2 ptsPergunta 4
A saída de um ajuste apresentou a seguinte tabela sobre a estimação dos
coeficientes.
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 3,4421 0,6712 5,129 0,000
Idade 0,1438 0,0853 1,687 0,099
Sexo -0,0046 0,0028 -1,665 0,204
Escolaridade -0,0712 0,0168 -4,226 0,000
Sabendo que a variável resposta é do tipo binária (1 = desempregado e 0=
empregado, podemos dizer com significância de 5% que:
Marque a reposta correta
 Escolaridade influencia no desemprego 
 Sexo influencia no desemprego 
 Idade influencia no desemprego 
 Todas as variáveis influenciam no desemprego 
30/11/2021 23:44 Atividade Objetiva 03: 08. Técnicas Estatísticas de Predição: Teoria e Aplicações (2019)
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2 / 2 ptsPergunta 5
A saída de um ajuste apresentou a seguinte tabela sobre a estimação dos
coeficientes.
Estimate
(Intercept) 5,4421
Idade 0,1438
Sexo Feminino -0,460
Escolaridade -0,712
Sabendo que a variável resposta é do tipo binária (1 = Inadimplente e 0=
Adimplente), podemos dizer com relação ao modelo que:
Marque a reposta correta
 Ser do sexo masculino aumenta a chance de ser Inadimplente 
 
A escolaridade é diretamente proporcional com a probabilidade de
inadimplência
 Quanto menor a idade maior a probabilidade de inadimplência 
 A chance de ser inadimplente dado ser do sexo feminino é de -0,460 
Pontuação do teste: 10 de 10