Atividade 4 (A4)

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17/05/2022 23:14 Atividade 4 (A4): Revisão da tentativa
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Minhas Disciplinas 221RGR0890A - ESTATISTICA APLICADA AO DATA SCIENCE UNIDADE 4 Atividade 4 (A4)
Iniciado em terça, 17 mai 2022, 22:50
Estado Finalizada
Concluída em terça, 17 mai 2022, 23:14
Tempo
empregado
23 minutos 32 segundos
Avaliar 10,00 de um máximo de 10,00(100%)
Questão 1
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Quando os dados se referem a múltiplas variáveis quantitativas, é possível calcular a correlação entre pares dessas variáveis, duas a duas.
No software estatístico R, isto pode ser feito com a função cor(). Adiante apresentamos um output típico da função cor() quando aplicada ao
cálculo da correlação entre quatro variáveis quantitativas de um determinado conjunto de dados.
 Murder Assault UrbanPop Rape
Murder 1.00 0.80 0.07 0.56
Assault 0.80 1.00 0.26 0.67
UrbanPop 0.07 0.26 1.00 0.41
Rape 0.56 0.67 0.41 1.00
 
 A respeito deste output típico da função cor() do software estatístico R, para o cálculo da correlação entre múltiplas variáveis quantitativas,
analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
 
 I. Todas correlações são positivas, o que indica que, para todas variáveis quantitativas dessa amostra, quando uma aumenta, a outra
também aumenta.
 II. Uma correlação igual a 1 entre uma variável e ela mesma apenas indica uma correlação perfeita dela com ela mesma.
 III. A maior correlação positiva entre essas variáveis é aquela entre Murder e Assault, cujo valor é de 0,80.
 IV. A segunda maior correlação positiva entre essas variáveis é aquela entre Rape e Assault, cujo valor é de 0,67 e não de 0,56.
a. V,
V,
V,
F.
Resposta correta.  A sequência está correta. Todas correlações são positivas, indicando que, para todas variáveis
quantitativas dessa amostra, quando uma aumenta, a outra também aumenta. Uma correlação igual a 1 entre uma
variável e ela mesma apenas indica uma correlação perfeita dela com ela mesma. A maior correlação positiva entre
essas variáveis é aquela entre Murder e Assault, cujo valor é de 0,80. E, finalmente, a segunda maior correlação positiva
entre essas variáveis é aquela entre Rape e Assault, mas o valor  é 0,67 e não 0,56, que se refere à correlação entre as
variáveis Murder e Rape.
b. F, V, V, V.
c. F, F, V, V. 
 
d. F, V, V, F.
e. F, V, F, V.
A resposta correta é: V, V, V, F.
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https://ambienteacademico.com.br/course/view.php?id=12295
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Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Quando os dados se referem a múltiplas variáveis quantitativas, é possível exibir múltiplos gráficos de dispersão entre pares dessas
variáveis, duas a duas. No software estatístico R, isto pode ser feito com a função gráfica pairs(). Adiante apresentamos um output típico da
função pairs() quando aplicada a quatro variáveis quantitativas de um determinado conjunto de dados.
 
 
 
 Figura 4: Múltiplos gráficos de dispersão entre as variáveis de USArrest
 Fonte: Elaborada pelo autor.
 
 A respeito deste output típico da função gráfica pairs() do software estatístico R, para a exibição de múltiplos gráficos de dispersão entre
variáveis quantitativas, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e
 F para a(s) Falsa(s).
 
 I. O gráfico de y = Murder versus x = Assault mostra uma tendência de aumento de Murder para um aumento de Assault.
 II. O gráfico de y = Murder versus x = UrbanPop mostra uma grande dispersão dos pontos sem uma tendência clara de subida ou
descida.
III. O gráfico de y = Murder versus x = Rape mostra uma tendência de aumento de Murder para um aumento de Assault, porém com
uma dispersão dos pontos um pouco maior que para o caso de y = Murder versus x = Assault.
 IV. Como são quatro variáveis quantitativas (Murder, Assault, UrbanPop e Rape), então ao total são 12 gráficos de dispersão, de cada
uma delas contra as outras três.
a. V, V, V, F.
b. F, V, V, V.
c. V,
V,
V,
V.
 
 
Resposta correta.  A sequência está correta. O gráfico de y = Murder versus x = Assault de fato mostra uma tendência
de aumento de Murder para um aumento de Assault, assim como gráfico de y = Murder versus x = UrbanPop mostra
uma grande dispersão dos pontos sem uma tendência clara de subida ou descida. O gráfico de y = Murder versus x =
Rape mostra uma tendência de aumento de Murder para um aumento  de Assault, porém com uma dispersão dos
pontos um pouco maior que para o caso de y = Murder versus x = Assault e, como são quatro variáveis quantitativas,
então ao total são 12 gráficos de dispersão, de cada uma delas contra as outras três.
d. F, V, F, V.
e. F, V, V, F.
A resposta correta é: V, V, V, V.
 
 
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Questão 3
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
O Margareth H. Duham, em seu livro Data Mining - Introductory and Advanced Topics, informa que tarefas de agrupamento, ou clustering
em inglês, vêm sendo aplicadas em muitos domínios, incluindo a biologia, a medicina, a antropologia, o marketing e a economia.
 
 DUHAM, Margareth H. Data mining: introductory and advanced topics. Upper Saddle River (NJ): Pearson Education, 2003, p.126.
 
 A respeito desses domínios de aplicação de tarefas de agrupamento, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s)
e F para a(s) Falsa(s).
 
 I. Observar diferentes características de doenças em vários pacientes, e depois formar diferentes grupos de pacientes - por similaridade
das características de suas doenças - é uma tarefa de agrupamento.
 II. Observar diferentes hábitos de consumo em várias milhares de pessoas, e depois formar grupos de pessoas - por similaridade de
seus hábitos de consumo - é uma tarefa de agrupamento.
III. Observar diferentes características das linguagens faladas por membros de aldeias remotas, e depois formar grupos de linguagens -
por similaridades das características das linguagens - é uma tarefa de agrupamento.
 IV. Observar diferentes característica de insetos em diversos biomas, e depois formar grupos de insetos - por similaridade de suas
características - é uma tarefa de agrupamento.
 
a. V, V, F, F.
b. V, V, F, V.
c. F, V, V, F.
d. V,
V,
V,
V.
Resposta correta.  A sequência está correta. Observar diferentes características de indivíduos, sejam estes indivíduos
doenças que se manifestam em pacientes, hábitos de consumos que se manifestam em consumidores, línguas faladas
por diferentes povos, ou insetos que habitam diferentes biomas, e depois, para cada um desses exemplos, agrupar as
observações feitas em grupos menores por similaridade, são tarefas de agrupamento. Sendo assim, todos os
exemplos descritos são tarefas de agrupamento.
e. V, V, V, F.
A resposta correta é: V, V, V, V.
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Questão 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
O texto em referência fornece os seguintes exemplos de agrupamento: análise de perfil de usuários e perfil de itens para sistemas de
recomendação; análise de padrões de comportamento de multidões; identificação de grupos de risco para empresas seguradoras; análise
de emoções em redes sociais; reconhecimento de padrões em imagens de satélites ou imagens médicas; análise de padrões em cliques
em páginas da internet, etc.
 
 SILVA, L. A. da; PERES, S. M.; BOSCARIOLI, C. Introdução à mineração de dados: com aplicações em R. Rio de Janeiro: Elsevier, 2016,
p.146.
 A respeito dos campos de aplicação da análise de agrupamento,analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s)
e F para a(s) Falsa(s).
 
 I. A análise de emoções por meio de agrupamento pode servir ao propósito de averiguar o índice de aceitação de um candidato a um
cargo eletivo público por região.
 II. O reconhecimento de padrões em imagens de satélites pode servir ao propósito de averiguar regiões com processos acelerados de
desertificação.
III. A identificação de grupos de risco para empresas seguradoras pode servir ao propósito de precificação correta do valor do seguro
para cada grupo de risco.
 IV. A análise de padrões em cliques em páginas da internet pode servir ao propósito de identificar a procura de páginas da web por
cada bairro de um município.
a. V, V, V, V. Resposta correta.  A sequência está correta. Todos exemplos citados são propósitos válidos para a
realização da análise de agrupamento. Como explicado no texto em referência, a quantidade de domínios
de aplicação da análise de agrupamento é muito vasta.
b. F, V, V, F.
c. V, V, F, F.
d. V, V, V, F.
e. V, F, F, V.
A resposta correta é: V, V, V, V.
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Questão 5
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Quando acontece de haver várias variáveis quantitativas em uma determinada amostra de dados, é comum a realização da análise da
(possível) relação entre essas variáveis por meio do cálculo de suas correlações. Neste caso, o cálculo de suas correlações sempre é feito
de duas em duas variáveis. Comumente, também se apresenta a correlação de cada variável com ela mesma, o que sempre resulta em
uma correlação perfeita, igual a 1.
 
 A tabela adiante mostra o resultado do cálculo das correlações entre 5 variáveis quantitativas de uma determinada amostra.
 
 x1 x2 x3 x4 x5
x1 1,00 - 0,85 - 0,78 - 0,87 0,42
x2 - 0,85 1,00 0,79 0,89 - 0,43
x3 - 0,78 0,79 1,00 0,66 - 0,71
x4 - 0,87 0,89 0,66 1,00 - 0,17
x5 0,42 - 0,43 - 0,71 - 0,17 1,00
 
 Quadro: Correlações cruzadas entre as variáveis quantitativas x1, x2, x3, x4 e x5
 Fonte: Elaborado pelo autor.
 
 Com respeito a essa tabela de correlações, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
 
 I. Os valores 1,00 apenas indicam a correlação perfeita que existe entre uma variável e ela mesma, uma informação de pouco valor
prático.
 II. A maior correlação positiva é aquela entre as variáveis x2 e x4, no valor de 0,89, que indica uma forte associação entre essas duas
variáveis, e que uma aumenta com um aumento da outra.
III. A maior (em valor absoluto) correlação negativa é aquela entre as variáveis x1 e x4, no valor de - 0,87, que indica uma forte
associação entre essas duas variáveis, e que uma diminui quanto a outra aumenta.
 IV. A menor (em valor absoluto) correlação negativa é aquela entre as variáveis x4 e x5, no valor de - 0,17, que indica uma fraca
associação entre essas duas variáveis, e que uma diminui quando a outra aumenta.
a. F, F, V, V.
b. V,
V,
V,
V.
Resposta correta.  A sequência está correta. Os valores 1,00 apenas indicam a correlação perfeita que existe entre uma
variável e ela mesma. A maior correlação positiva é aquela entre as variáveis x2 e x4, indicando uma forte associação
entre essas duas variáveis, e que uma aumenta com um aumento da outra. A maior (em valor absoluto) correlação
negativa é aquela entre as variáveis x1 e x4, indicando uma forte associação entre essas duas variáveis, e que uma
diminui quanto a outra aumenta. A menor (em valor absoluto) correlação negativa é aquela entre as variáveis x4 e x5,
indicando uma fraca associação entre essas duas variáveis, e que uma diminui quando a outra aumenta.
c. F, V, V, F.
d. V, F, F, V.
e. F, F, F, F.
A resposta correta é: V, V, V, V.
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Questão 6
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
O texto em referência apresenta como exemplo de agrupamento uma companhia de vendas online que deseja agrupar seus clientes com
base em suas características comuns (renda, idade, número de filhos, estado civil, grau de educação, etc.). Com o resultado do
agrupamento, eles definirão campanhas de marketing e de divulgação específicas para cada um dos diferentes grupos que vierem a ser
definidos.
 
 DUHAM, Margareth H. Data mining: introductory and advanced topics. Upper Saddle River, NJ: Pearson Education, 2003, p.125.
 A respeito das fontes que originaram os contos de fadas, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s)
Falsa(s).
 
 I. Algoritmos de agrupamento só conseguem lidar com variáveis quantitativas. Sendo assim, parte das variáveis disponíveis para esse
caso são irrelevantes.
 II. Algoritmos de agrupamento são especializados no tratamento de conjuntos de dados exclusivamente qualitativos.
 III. Algoritmos de agrupamento podem ter as suas soluções verificadas por um supervisor e, dessa forma, saberemos se o resultado é
bom ou ruim.
 IV. Seres humanos não possuem habilidade natural para agrupar e depois classificar, já que isso só pode ser realizado por meio de
algoritmos.
a. V, V, F, F.
b. F,
F,
F,
F.
Resposta correta.  A sequência está correta. Há algoritmos de agrupamento que lidam variáveis quantitativas, ou
qualitativas, ou mistas. Portanto, as asserções I e II são falsas.  Algoritmos de agrupamento não podem ter as suas
soluções verificadas por um supervisor, pois fazem parte dos métodos de aprendizagem não supervisionada. E seres
humanos possuem habilidade natural para agrupar e depois classificar. Portanto, as asserções III e IV também são
falsas.
c. V, V, F, V.
d. F, V, F, V.
e. V, V, V, V.
A resposta correta é: F, F, F, F.
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Questão 7
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
A escolha de grupos formados por um algoritmo de agrupamento hierárquico pode ser feita por meio da leitura do dendrograma resultante.
Escolhe-se a altura (Height) desejada, se traça uma linha horizontal a partir dessa altura, que cruzará com as linhas verticais dos grupos
formados nesta altura. O cientista de dados decide se esses grupos são adequados para a sua análise.
 
 Veja, por exemplo, a figura abaixo.
 
 
 
 Figura - Dendrograma do agrupamento de oito estados
 Fonte: Elaborada pelo autor
 Com respeito da leitura deste dendrograma, analise as afirmativas a seguir e assinale V
 para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
 
 I. A altura 4 cruza com duas linhas verticais, que indicam dois grupos, o primeiro deles formado pelos estados {Connecticut, Delaware},
e o segundo deles formado pelos estados {Colorado, Arizona, California, Alaska, Alabama, Arkansas}.
 II. A altura 4 cruza com três linhas verticais, que indicam três grupos, o primeiro deles formado pelos estados {Connecticut, Delaware}, o
segundo deles formado pelos estados {Colorado, Arizona, California}, e o terceiro deles formado pelos estados {Alaska, Alabama,
Arkansas}.
III. A altura 3 cruza com duas linhas verticais, que indicam dois grupos, o primeiro deles formado pelos estados {Connecticut,
Delaware}, e o segundo deles formado pelos estados {Colorado, Arizona, California, Alaska, Alabama, Arkansas}.
 IV. A altura 3 cruza com três linhas verticais, que indicam três grupos, o primeiro deles formado pelos estados {Connecticut, Delaware},
o segundo deles formado pelos estados {Colorado, Arizona, California}, e o terceiro deles formado pelos estados {Alaska, Alabama,
Arkansas}.
 
a. F, V, F, V.
b. F, V, V, F.
c. V,
F,
F,
V.
Resposta correta.  A sequência está correta. A altura 4 cruza com duas linhas verticais, que indicam dois grupos, o
primeiro deles formado pelos estados {Connecticut, Delaware}, e o segundo deles formado pelos estados {Colorado,
Arizona, California, Alaska,Alabama, Arkansas}. A altura 3 cruza com três linhas verticais, que indicam três grupos, o
primeiro deles formado pelos estados {Connecticut, Delaware}, o segundo deles formado pelos estados {Colorado,
Arizona, California}, e o terceiro deles formado pelos estados {Alaska, Alabama, Arkansas}.
d. V, F, V, F.
e. F, V, V, F.
A resposta correta é: V, F, F, V.
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Questão 8
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Leia o excerto a seguir sobre as ideias-chave para agrupamento hierárquico:
 
 “Começa com todos os registros. Progressivamente, os grupos são unidos aos grupos próximos até que todos os registros pertençam a um
único grupo. O histórico de aglomeração é retido e plotado, e o usuário pode visualizar o número e a estrutura dos grupos em diferentes
estágios. As distâncias intergrupos são calculadas de jeitos diferentes, todas baseadas no conjunto de distância inter-registros.”
 
 BRUCE, Peter; BRUCE, Andrew. Estatística prática para cientistas de dados: 50 conceitos iniciais. Rio de Janeiro: Alta Books, 2019, p.
278.
 A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
 
 I. No agrupamento hierárquico, o usuário deve obrigatoriamente especificar o número de grupos que deseja ver o algoritmo formar.
 Pois
 II. O algoritmo começa com grupos formados por registros individuais e, progressivamente, os grupos são unidos aos grupos mais
próximos, até que todos os registros pertençam a um único grupo.
 
a. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa  da I.
b. A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.
c. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
d. As asserções I e II são proposições falsas.
e. A asserção
I é uma
proposição
falsa, e a II
é uma
proposição
verdadeira.
Resposta correta. A alternativa está correta, pois no agrupamento hierárquico, diferentemente do que se
requer para o agrupamento por k-médias, o usuário não especifica o número de grupos que o algoritmo deve
formar. Em estágios progressivos, se parte de tantos grupos quanto o número de registros (observações) do
conjunto de dados, formam-se sequencialmente vários agrupamentos, por fusão entre grupos mais similares
entre si, até se formar um único grupo, ao final, com todos os registro do conjunto de dados analisado. Ao
usuário cabe examinar essa estrutura, e decidir que agrupamentos fazem mais sentido para a sua análise.
A resposta correta é: A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
17/05/2022 23:14 Atividade 4 (A4): Revisão da tentativa
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Questão 9
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Em uma análise de agrupamento examinamos os dados observados (as linhas da tabela com os dados) e procuramos identificar, através de
algum critério de similaridade, aquelas que estão mais próximas entre si, e formamos grupos com essas observações similares. Quando
são apenas 2 variáveis e poucas observações (tamanho da amostra pequeno), por exemplo 10, podemos tentar fazer o agrupamento
visualmente.
 
 Analise a figura adiante e assinale a alternativa que indica a menor quantidade de grupos que você naturalmente formaria para este caso:
 
 
 
Figura - Massa corporal (kg) versus comprimento (m) dos animais
 Fonte: Elaborada pelo autor
 
a. Três grupos, um com 5 indivíduos, um com 1 indivíduo, e um com 4 indivíduos.
b. Dois grupos, um com 1 indivíduo e um com 9 indivíduos. 
 
 
c. Quatro grupos, um com 5 indivíduos, dois com 1 indivíduo cada, e um com 4 indivíduos.
d. Dois grupos com 5 indivíduos cada.
e. Dois
grupos,
um com 6
indivíduos
e outro
com 4
indivíduos.
Resposta correta. A alternativa está correta. A questão solicita a alternativa com o menor número de grupos
que você naturalmente formaria. Há três alternativas com dois grupos, porém aquela que parece ser a mais
natural é a que agrupa 6 indivíduos do lado esquerdo do gráfico e 4 indivíduos do lado direito, pois as outras
alternativas com dois grupos não são tão naturais quanto essa opção.
A resposta correta é: Dois grupos, um com 6 indivíduos e outro com 4 indivíduos.
17/05/2022 23:14 Atividade 4 (A4): Revisão da tentativa
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Questão 10
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
 Depois que formamos grupos de observações de um conjunto de dados (amostra), por meio de um algoritmo de agrupamento, podemos
dar nomes aos mesmos, e cada indivíduo de cada grupo será classificado de acordo com esse nome. O ser humano faz isso com
naturalidade, primeiro agrupar e, depois de formados os grupos, dar nomes aos grupos. Por exemplo, animais vertebrados ou
invertebrados, carros ou aviões, homens ou mulheres.
 
 A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. e assinale a alternativa correta:
 
 I. Ao usarmos de algoritmos de agrupamento, depois que formados e nomeados (classificados) os grupos de observações resultantes do
algoritmo, não é possível usar essas classes como variáveis respostas e, a partir desse ponto, executar tarefas preditivas com algoritmos de
classificação.
 Pois
 II. Algoritmos de agrupamento fazem parte dos métodos da chamada aprendizagem não supervisionada. Não são modelos preditivos.
 
a. A asserção
I é uma
proposição
falsa, e a II
é uma
proposição
verdadeira.
Resposta correta. A alternativa está correta, pois mesmo que algoritmos de agrupamento sejam parte dos
métodos da aprendizagem não supervisionada, e não serem modelos preditivos, como afirmado na asserção
II, depois que formamos e nomeamos os grupos (classificamos os grupos), podemos usar essas classes como
variáveis respostas e, a partir desse ponto, executar tarefas preditivas com algoritmos de classificação. Ou
seja, a asserção I é falsa.
b. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
c. As asserções I e II são proposições falsas.
d. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.
e. A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.
A resposta correta é: A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.