Análise Estatística de Dados

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Avaliação
Acadêmico / Notas e Avaliações / Gabarito
Avaliação da Disciplina 
Disciplina: Análise Estatística de Dados (17320) 
Prova: 45732963
A habilidade de dar e receber feedback é essencial para moldar o desempenho e a atuação nos relacionamentos interpessoais, mantendo, consequentemente,
a qualidade deles.
 
Nesse contexto, assinale V para verdadeiro e F para falso acerca das características do feedback:
 
( ) Caracteriza-se pela descrição verbal ou escrita do desempenho de um indivíduo.
( ) Contribui para mudanças comportamentais dos indivíduos.
( ) Permite que o indivíduo compreenda como seu comportamento afeta o outro.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de respostas:
A) F – V – V.
B) V – V – F.
C) V – V – V.
D) V – F – V.
As pessoas podem ser competentes ou não em suas habilidades sociais, capacidade essa que in�ui diretamente na qualidade das relações pessoais e
pro�ssionais, bem como na própria qualidade de vida do indivíduo. Nesse sentido, associe os itens que seguem conforme suas respectivas características:
 
I – Habilidade Social.
II – Desempenho Social.
III - Competência Social.
 
( ) Caracteriza-se por possuir propósito avaliativo.
( ) Caracteriza-se pela emissão de comportamentos.
( ) Caracteriza-se pela pluralidade de comportamentos.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de respostas:
A) III – I – II.
B) I – II – III.
C) III – II – I.
D) II – I – III.
O termo relação interpessoal signi�ca relação entre duas ou mais pessoas, podendo ocorrer em vários contextos e envolver diversos sentimentos.
 
Diante disso, assinale a alternativa que apresenta os campos ou áreas do conhecimento em que surgiu o conceito de relacionamento interpessoal:
A) Biologia e Sociologia.
B) Psicologia e Pedagogia.
C) Sociologia e Psicologia.
D) Filoso�a e Antropologia.
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Depois de coletar os dados é conveniente organizá-los de forma simples e clara, para melhor entendimento das informações. Os dados podem ser organizados
em formas de tabelas ou grá�cos para facilitar sua visualização e interpretação. Com base neste contexto, responda ao questionamento.
 
Sobre o que aprendemos de grá�cos, marque o item correto:
 
A)
Grá�cos identi�cam padrões, resultados e comparam medidas de forma mais rápida e simples, porém, somente se usados junto com medidas estatísticas.
B)
Os grá�cos não são con�áveis para fazer análises dos dados, pois não existem softwares precisos o su�ciente para esta função.

C)
Grá�cos identi�cam padrões, resultados e comparam medidas de forma mais rápida e simples, em relação a outras medidas estatísticas.
D)
Grá�cos não podem identi�car padrões devido à sua simplicidade para analisar dados.
As medidas de posição determinam a localização que um determinado valor possui dentro de um determinado conjunto, são as medidas estatísticas que dão
uma ideia condensada de todo o conjunto de dados. Dentre as medidas de posição, temos a moda como o elemento que acontece com maior frequência em
um conjunto de dados.
 
Foram pesadas algumas crianças com idade entre 6 e 12 anos, para medir os seus níveis de nutrição.
 
Os dados da pesagem foram: 29,34,56,23,29,24,27,28,32,34,33,36,47,28,29,25,26
 
Avalie os itens abaixo e marque a opção que contém a moda e a mediana do conjunto:
 
A)
Mediana = 27 e Moda = 29.
B)
Mediana = 29 e Moda = 28.
C)
Mediana = 28 e Moda = 27.

D)
Mediana = 29 e Moda = 29.
A relação entre pais e �lhos exige várias habilidades sociais. Com o objetivo de proporcionar o desenvolvimento integral dos �lhos e de prepará-los para a vida,
os pais utilizam-se de três estratégias básicas para educá-los.
 
Nesse sentido, analise as sentenças que seguem:
 
I – Os pais utilizam recompensas e punições para educar.
II – Os pais estabelecem normas, explicações, exortações e estímulos.
III – Os pais utilizam a ferramenta de modelação de comportamento.
IV – Os pais utilizam o feedback negativo para modi�car o comportamento.
 
Assinale a alternativa que apresenta a resposta correta:
A) As sentenças I e III e IV estão corretas.
B) As sentenças I, II, III e IV estão corretas.
C) As sentenças I, II e IV estão corretas.
D) As sentenças I, II e III estão corretas.
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O aprendizado supervisionado tenta segmentar a população com base em rótulos conhecidos, isto é, precisa-se dizer ao algoritmo os resultados esperados
para que ele possa fazer as classi�cações ou previsões de maneira correta. Com base nos conceitos iniciais da aprendizagem supervisionada, responda à
próxima questão.
 
Assinale a opção que aborda a característica correta sobre o aprendizado supervisionado.
 
A)
O aprendizado supervisionado não precisa que os dados sejam rotulados para que se possa identi�car padrões.

B)
O aprendizado supervisionado precisa que os dados sejam rotulados para que se possa identi�car padrões.
C)
O aprendizado supervisionado precisa que os dados sejam rotulados, para que possa ser possível agrupar os elementos de forma espontânea.
D)
O aprendizado supervisionado precisa que os dados sejam rotulados obrigatoriamente por data, pois dessa forma é possível calcular as features. 
O KNN é um algoritmo supervisionado que tem por objetivo classi�car objetos (WEBB, 2002). O algoritmo de Machine learning tem como propósito classi�car
o elemento e atribuir a ele o rótulo que representa a maior frequência dentre as k amostras mais próximas, através do esquema de votação.
 
Como podemos utilizar o algoritmo KNN em negócios? Assinale a opção correta:
 
A)
  Para analisar o per�l do cliente.

B)
  Para encontrar as empresas mais semelhantes aos melhores clientes do negócio.
C)
  Para calcular a probabilidade de vendas.
D)
  Para estimar o total de vendas em um período.
Depois de coletar os dados é conveniente organizá-los de forma simples e clara, para melhor entendimento das informações. Os dados podem ser organizados
em formas de tabelas ou grá�cos para facilitar sua visualização e interpretação. Com base neste contexto, responda ao questionamento.
 
Em relação ao que estudamos no capítulo sobre distribuição de frequência, marque a opção verdadeira:
 
A)
Ela é pouco usada devido à sua complexidade.
B)
Ela pode ser formatada apenas em tabela, a qual mostra a frequência de vários resultados de uma amostra.

C)
Ela pode ser em formato de lista, tabela ou grá�co, mostrando a frequência de vários resultados de uma amostra.
D)
Ela pode ser formatada apenas como lista e tabela.
  O KNN é um algoritmo supervisionado que tem por objetivo classi�car objetos (WEBB, 2002). O algoritmo de Machine learning tem como propósito classi�car
o elemento e atribuir a ele o rótulo que representa a maior frequência dentre as k amostras mais próximas, através do esquema de votação.
 
  Quais as medidas de distâncias usadas pelo algoritmo KNN? Assinale o item correto:
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A)
  Somente Distância Manhattan.
B)
  Distância Manhattan e Centroide.
C)
  Somente Distância Euclidiana.

D)
  Distância Euclidiana e a Distância Manhattan.
Algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionado inferem padrões de um conjunto de dados sem referência a resultados conhecidos ou rotulados
(MONARD, 2003). Com base nos conceitos vistos no capítulo sobre algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionado, responda à próxima questão.
 
Quais os métodos a seguir são classi�cados como não supervisionados. Marque o item correto:
 
A)
Clustering, Anomaly detection, Association mining e Classi�cação. 
B)Clustering, Anomaly detection, Association mining e Previsão.

C)
Clustering, Anomaly detection, Association mining e Latent variable models.
D)
Clustering, Anomaly detection, Classi�cação e Previsão.
Pesquisas de mercado são frequentemente usadas para coletar os dados dos clientes, e informações do mercado. Com base no conceito visto sobre pesquisa
de mercado, avalie a próxima questão.
 
Avalie o próximo trecho: “Este é um tipo de pesquisa que está focado nas avaliações subjetivas e tem o propósito de identi�car as percepções humanas sobre
produtos, serviços e empresas, a �m de apontar comportamentos e tendências.” De qual tipo de pesquisa o trecho se refere?
 
Assinale a alternativa correta: 
A)
Pesquisas Contínuas.

B)
Qualitativa.
C)
Quantitativa.
D)
Pesquisas Discretas.
O modelo logístico é uma técnica frequentemente usada para situações em que a variável dependente (Y) é de natureza dicotômica ou binária (PROVOST,
2013). Em relação às variáveis independentes, elas podem ser categóricas ou não. O modelo é um recurso que nos permite estimar a probabilidade associada
à ocorrência de determinado evento em face de um conjunto de variáveis explanatórias.
 
Em qual opção abaixo podemos aplicar um modelo logístico para resolver a problemática apresentada? Assinale a opção correta:
 
 
A)
Uma empresa que deseja avaliar o per�l dos seus clientes.
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B)
Uma empresa que deseja calcular a quantidade de produtos que serão comparados durante um determinado período.
C)
Uma empresa que deseja calcular a probabilidade de um produto ser comprado.

D)
Uma empresa que deseja veri�car se um produto vai ser comprado ou não pelo cliente.
O aprendizado supervisionado tenta segmentar a população com base em rótulos conhecidos, isto é, precisa-se dizer ao algoritmo os resultados esperados
para que ele possa fazer as classi�cações ou previsões de maneira correta. Com base nos conceitos iniciais da aprendizagem supervisionada, responda à
próxima questão.
 
Quais são os tipos de técnicas da aprendizagem supervisionada? Marque o item correto:
 
A)
Somente previsão.

B)
Classi�cação e Previsão.
C)
Agrupamento espontâneo.
D)
Somente classi�cação. 
A técnica de regressão tenta estimar ou prever para cada indivíduo o valor numérico de alguma variável que pertença a ele (CHARNET, 1999). Com base nos
conceitos vistos no capítulo sobre regressão, responda à próxima questão.
 
Qual opção abaixo podemos de�nir como um problema de regressão? Marque o item correto:
 
A)
Os clientes poderão comprar ou não o novo produto lançado?

B)
Previsão da quantidade de produtos vendidos durante um determinado período.
C)
Os clientes da empresa X precisam ser agrupados a partir das suas características.
D)
Calcular a probabilidade de um cliente comprar o produto.
  As medidas de posição determinam a localização que um determinado valor possui dentro de um determinado conjunto, são as medidas estatísticas que dão
uma ideia condensada de todo o conjunto de dados. Podemos de�nir a mediana como uma medida de posição que ocupa a posição central de um conjunto de
dados. Ela é o valor que divide um conjunto de dados (ordenados) em dois subconjuntos de mesmo número de elementos.
 
  Considere a amostra das idades dos alunos de pós-graduação do curso de Ciências de Dados.
  29, 27, 25, 39, 29, 27, 41, 31, 25, 33, 27, 25, 25, 23, 27, 27, 32, 26, 24, 36, 32, 26, 28, 24, 28, 27, 24, 26, 30, 26, 35, 26, 28, 34, 29, 23, 28
 
  Avalie os itens abaixo e marque a opção que contém a mediana do conjunto:  
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A)
  27.
B)
  26.
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C)
  28.
D)
  29.
O modelo logístico é uma técnica frequentemente usada para situações em que a variável dependente (Y) é de natureza dicotômica ou binária (PROVOST,
2013). Em relação às variáveis independentes, elas podem ser categóricas ou não. O modelo é um recurso que nos permite estimar a probabilidade associada
à ocorrência de determinado evento em face de um conjunto de variáveis explanatórias.
 
Sobre o modelo logístico, coloque F para falso e V para verdadeiro, nas alternativas abaixo:
(  ) Os parâmetros do modelo devem seguir normalidade.
(  ) Ele é usado frequentemente para variáveis quantitativas.
(  ) Podemos usá-lo no caso univariado.
(  ) As variáveis do modelo devem ser dicotômicas.
 
Assinale a opção que contém a sequência correta:
 
 
A)
 F-F-V-V.
B)
 V-F-F-F.

C)
 F-F-F-V.
D)
 F-F-F-F.
A partir da coleta de dados, podemos extrair as informações sobre o fenômeno que desejamos avaliar, seja o per�l do cliente ou do mercado. Com base no que
foi visto no capítulo sobre coleta e extração de informações, vamos avaliar a seguinte questão.
 
Assinale a alternativa que indica corretamente o tipo de coleta de dados citado no trecho abaixo.
 
“Esse tipo de coleta consiste em uma conversação para obter informações envolvendo duas ou mais pessoas”. 
A)
Questionário.

B)
Entrevista.
C)
Telemarketing.
D)
Face a face. 
A compreensão das técnicas estatísticas depende do entendimento de alguns conceitos básicos, como saber a diferença entre população e amostra.
População é todos os elementos do conjunto e a amostra é apenas uma parte desse conjunto.
 
Com base nos conceitos básicos das técnicas estatísticas, assinale a opção correta:
 
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A)
Parâmetro: característica que descreve a população.
B)
 Estimador: característica não numérica estabelecida na amostra.
C)
 População: conjuntos de todos os itens que não têm características em comum.
D)
 Amostra: conjuntos de todos os elementos da população que será analisada.
  O KNN é um algoritmo supervisionado que tem por objetivo classi�car objetos (WEBB, 2002). O algoritmo de Machine learning tem como propósito classi�car
o elemento e atribuir a ele o rótulo que representa a maior frequência dentre as k amostras mais próximas, através do esquema de votação.
 
  Como podemos selecionar os pontos da semente do algoritmo KNN? Assinale a opção correta:
 
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A)
  De�nição pelo pesquisador ou Gerar pela própria amostra.
B)
  O algoritmo gera de forma automática. 
C)
  Somente pela de�nição do pesquisador.
D)
   Não é necessário gerar pontos de semente.
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