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A jovem cientista de dados, tendo em mãos os dados que lhe foram passados pelo gerente do banco, precisou denominá-los corretamente para a fase de treino (ajuste) do algoritmo preditivo. Ela escolheu a regressão logística como seu algoritmo preditivo, para classificar o potencial (a probabilidade) de uma pessoa ficar ou não inadimplente com o pagamento das faturas do cartão de crédito.
 
Analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
 
	ovo A jovem cientista de dados escolheu como variável resposta a renda mensal da pessoa, e tratou as demais variáveis como variáveis de entrada.
	ovo A jovem cientista de dados escolheu o gasto médio mensal da pessoa com cartão de crédito como a variável resposta, e tratou as demais como variáveis de entrada.
	ovo A jovem cientista de dados não definiu qualquer das quatro variáveis como a variável resposta, e decidiu realizar uma análise baseada em aprendizagem não supervisionada.
	ovo A jovem cientista de dados escolheu como variável resposta se a pessoa havia, ao longo do período pesquisado, ficado inadimplente com o pagamento das faturas do cartão ao menos uma vez (Sim ou Não), e tratou as demais variáveis como variáveis de entrada.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
 
a.
V, V, F, F.
b.
F, V, V, F.
c.
F, F, F, V.
Resposta correta. A jovem cientista de dados escolheu como variável resposta se a pessoa havia, ao longo do período pesquisado, ficado inadimplente com o pagamento das faturas do cartão ao menos uma vez (Sim ou Não), e tratou as demais variáveis como variáveis de entrada.
d.
F, F, V, V.
 
e.
F, V, F, V.
Feedback
A resposta correta é: F, F, F, V.
Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
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Texto da questão
Os dados cedidos pelo gerente do banco estavam bem organizados e livres de erros. A nossa jovem cientista de dados não precisou, portanto, fazer uma limpeza e pré-tratamento dos dados e pode prosseguir imediatamente para uma análise descritiva deles antes do desenvolvimento do modelo.
Tendo isso em vista, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).  
 
	ovo Chamamos de análise descritiva dos dados seus sumários (ou resumos) estatísticos dos mesmos e a sua visualização. Ambos, os sumários e as visualizações, nos ajudam a entender o comportamento dos dados e, através deles, do fenômeno ou processo estudado.
	ovo São quatro as variáveis estudadas pela cientista de dados: renda mensal da pessoa, seus gastos médios com o cartão, se a pessoa tinha ou não um emprego estável ao longo do período amostrado e se ficou ou não inadimplente ao longo do deste período.
	ovo Para criar sumários estatísticos das variáveis quantitativas, a renda mensal da pessoa e seus gastos com o cartão, a cientista de dados usou as funções min(), mean() e max() do software estatístico R para calcular os valores mínimo, médio e máximo dos dados observados para essas variáveis.
	ovo Para criar sumários estatísticos das variáveis qualitativas, se a pessoa tinha ou não um emprego estável e se tinha ou não ficado inadimplente com o pagamento das faturas do cartão ao longo do período amostrado, a cientista de dados usou a função table() do software estatístico R para calcular a frequência com que os níveis de cada uma dessas variáveis se manifestaram na amostra estudada.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
 
a.
F, V, V, F.
b.
V, V, F, F.
c.
V, F, F, V.
d.
V, V, V, V.
Resposta correta. Chamamos de análise descritiva dos dados seus sumários (ou resumos) e a sua visualização por meio de gráficos. São quatro as variáveis estudadas pela cientista de dados. Para criar sumários estatísticos das variáveis quantitativas, a cientista de dados usou as funções min(), mean() e max() do software estatístico R, e para os sumários estatísticos das variáveis qualitativas, usou a função table() do mesmo software, e assim calculou a frequência com que os níveis de cada uma dessas variáveis se manifestaram na amostra analisada.
e.
F, F, V, V.
 
 
 
Feedback
A resposta correta é: V, V, V, V.
Questão 3
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
A estatística descritiva usa de métodos numéricos para resumir dados, também chamados de sumários estatísticos, e de gráficos para a visualização dos dados. A jovem cientista de dados usou algumas técnicas de visualização de dados para analisar sua amostra, mas deixou outras de lado.
 
Analise as afirmativas a seguir e veja quais estão coerentes com sua análise descritiva dos dados.
 
	Na sua análise descritiva dos dados da amostra, a jovem cientista de dados usou histogramas para a visualização dos dados quantitativos das amostras, que são a renda mensal das pessoas e seus gastos médios com o cartão de crédito.
	Na sua análise descritiva dos dados da amostra, a jovem cientista de dados usou diagramas de barras para a visualização dos dados quantitativos das amostras, que são a renda mensal das pessoas e seus gastos médios com o cartão de crédito.
 
 
	Histogramas e diagramas de barras são formas tradicionais de visualização gráfica de dados quantitativos e qualitativos, respectivamente, na estatística e na ciência dos dados.
	A jovem cientista de dados usou, para este caso, apenas histogramas, e preferiu apenas lançar mão da função table() do software estatístico R, para determinar a frequência com que os níveis das variáveis qualitativas se manifestaram na amostra estudada, sem fazer uso de diagramas de barras, o que poderia ter feito, se quisesse.
 
Está correto o que se afirma em:
 
 
a.
I e II, apenas.
b.
II e III, apenas.
c.
I, III e IV apenas.
Resposta correta. Histogramas e diagramas de barras são formas tradicionais de visualização gráfica de dados quantitativos e qualitativos, respectivamente, na estatística e na ciência dos dados, e a jovem cientista de dados não lançou mão de diagramas de barras. Neste caso, para visualizar os dados qualitativos, poderia ter feito isso, se quisesse. Diagramas de barras são usados para a visualização de dados qualitativos, não quantitativos.
d.
IV, apenas.
e.
I e IV, apenas.
 
 
 
 
Feedback
A resposta correta é: I, III e IV apenas.
Questão 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
Dados podem aparecer na forma de textos, imagens, vídeos, sons, tabelas, listas, sequências, séries, etc. São muitos os dados que hoje coletamos de diferentes fontes, e muitas as formas de organizá-los e armazená-los. Uma dessas forma, talvez a mais importante delas, são os dados estruturados.
 
Relativamente a esse assunto, analise as afirmativas a seguir.
 
	Dados estruturados são dados que não possuem uma estrutura regular e repetitiva, seguindo um padrão comum adotado pelas ciências da computação, estatística e ciência dos dados.
	A forma de organização básica dos dados, preferida na estatística e na ciência dos dados, é a forma tabular, na qual as variáveis são dispostas nas linhas e as observações são dispostas nas colunas.
	Dados estruturados são dados que possuem uma estrutura regular e repetitiva, seguindo um padrão comum adotado pelas ciência da computação, estatística e ciência dos dados.
	A forma de organização básica dos dados, preferida na estatística e na ciência dos dados, é a forma tabular, na qual as variáveis são dispostas nas colunas e as observações são dispostas nas linhas.
 
Está correto o que se afirma em:
 
a.
I, II e III, apenas.
b.
II e III,  apenas.
c.
I, II e IV, apenas.
 
 
 
d.
I e II, apenas.
e.
III e IV, apenas.
Resposta correta. Dados estruturados são dados que possuem uma estrutura regular e repetitiva, seguindo um padrão comum adotado pelas ciência da computação, estatística e ciência dos dados. Também está correto dizer que a  forma de organização básica dos dados, preferida na estatística e na ciência dos dados, é a forma tabular, na qual as variáveis são dispostas nas colunas e as observações são dispostas nas linhas.
Feedback
A resposta correta é: III e IV, apenas.
Questão5
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
Entre as técnicas das quais lançou mão para a visualização dos dados da amostra, uma jovem cientista de dados usou gráficos de dispersão. Como cientista de dados, ela sabia exatamente em que situações empregar gráficos de dispersão. E você, será que você também já sabe?
 
Analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
 
	ovo Gráficos de dispersão, em inglês chamados de scatter plots, só podem ser usados para a visualização de uma única variável, a qual deve ser obrigatoriamente uma variável qualitativa.
	ovo Gráficos de dispersão são usados para a visualização da relação entre duas variáveis quantitativas, em que os dados das duas variáveis são plotados aos pares. Permite, dessa forma, a verificação visual, pelo estatístico ou pelo cientista de dados, se há uma tendência de uma variável aumentar quando a outra aumenta, diminuir quando a outra diminui, ou se não há uma relação aparente entre as duas.
	ovo Um gráfico de dispersão foi usado para exibir, em pares, a relação entre o valor do imóvel e a sua área. Esse tipo de gráfico é chamado, em inglês, de scatter plot.
	ovo Um gráfico de dispersão foi usado para exibir, em pares, a relação entre o valor do imóvel e o seu andar. Esse tipo de gráfico é chamado, em inglês, de scatter plot.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
 
a.
V, V, F, F.
b.
V, V, F, V.
c.
F, V, F, V.
d.
F, F, V, V.
 
 
 
e.
F, V, V, V.
Resposta correta. A única asserção falsa é a que afirma que gráficos de dispersão só podem ser usados para a visualização de uma única variável, a qual deve ser obrigatoriamente uma variável qualitativa. É correto dizer que são usados para a visualização da relação entre duas variáveis quantitativas, permitindo a verificação visual de tendência de uma variável aumentar quando a outra aumenta, diminuir quando a outra aumenta, ou se não há uma relação aparente entre as duas. Sendo assim, puderam  ser usados  para exibir, em pares, a relação entre o valor do imóvel e a sua área e o valor do imóvel e o seu andar.
Feedback
A resposta correta é: F, V, V, V.
Questão 6
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
Vimos que uma jovem cientista de dados realizou o treino (ajuste) de um modelo de regressão logística múltipla aos dados da amostra. Os resultados que encontrou foram muito ricos, sugerindo uma série de explicações, aprendidas pelo algoritmo com base nos dados fornecidos. Veja que dizemos “explicações sugeridas”, pois qualquer resultado de um algoritmo deve ser confrontado com especialistas da área em estudo. Contudo, vamos rever o que o modelo de regressão múltipla treinado pela jovem cientista de dados sugere. Para isso, analise as afirmativas a seguir.
 
	A probabilidade da inadimplência cresce com o aumento dos gastos médios com o cartão de crédito. Isto, que nos parece óbvio, foi o que os dados “contaram” para o algoritmo de regressão logística múltipla.
	A probabilidade da inadimplência cresce com o aumento da renda média mensal das pessoas. Isto não é tão óbvio e provavelmente não teríamos coragem de generalizar para outras situações, mas foi o que os dados da amostra do gerente do banco “contaram” para o algoritmo de regressão logística múltipla.
	Para duas pessoas com a mesma renda mensal e o mesmo gasto mensal com cartão de crédito, a probabilidade de inadimplência com o cartão é maior para aquela sem emprego estável. Novamente, isto foi o que os dados amostrados “contaram” para o algoritmo de regressão logística múltipla.
	O modelo de regressão logística múltipla, ajustado aos dados da amostra, consegue predizer os efeitos da renda mensal da pessoa, do seu gasto médio mensal com cartão de crédito e se ela tem ou não um emprego estável, na probabilidade de a pessoa ficar inadimplente com o cartão de crédito. Um algoritmo desse tipo pode ajudar no processo decisório de um banco quanto à aprovação de cartão de crédito, ao lado de outros critérios e ferramentas analíticas disponíveis para o banco.
 
Está correto o que se afirma em:
 
 
a.
I e II, apenas.
b.
II, III e IV, apenas.
c.
II e III, apenas.
d.
III e IV, apenas.
e.
I, II, III e IV.
 
 
Resposta correta. Todas as asserções desta questão são verdadeiras. Para os dados analisados, probabilidade da inadimplência cresce com o aumento dos gastos médios com o cartão de crédito e com o aumento da renda média mensal das pessoas. Para duas pessoas com a mesma renda mensal e o mesmo gasto mensal com cartão de crédito, a probabilidade de inadimplência com o cartão é maior para aquela sem emprego estável. E o modelo de regressão logística múltipla é um modelo preditivo, um classificador probabilístico.
Feedback
A resposta correta é: I, II, III e IV.
 
 
Questão 7
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
Vimos que há dois principais tipos de aprendizagem supervisionada: problema de regressão e problema de classificação. São os tipos de variáveis resposta dos dados em análise que distinguem esses dois tipos entre si.
 
Relativamente a esses dois tipos, analise as afirmativas a seguir.
 
	Na aprendizagem supervisionada, um problema de regressão é um no qual a variável resposta é qualitativa.
	Na aprendizagem supervisionada, um problema de regressão é um no qual a variável resposta é quantitativa.
	Na aprendizagem supervisionada, um problema de classificação é um no qual a variável resposta é qualitativa.
	Na aprendizagem supervisionada, um problema de classificação é um no qual a variável resposta é quantitativa.
 
Está correto o que se afirma em:
a.
II e IV, apenas.
b.
I e III, apenas.
 
Sua resposta está incorreta. Na aprendizagem supervisionada, um problema de regressão é um no qual a variável resposta é quantitativa e um problema de classificação é um no qual a variável resposta é qualitativa.
 
 
c.
III, apenas.
d.
III e IV, apenas.
e.
II e III, apenas.
Feedback
A resposta correta é: II e III, apenas.
Questão 8
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
Vimos que são muitos os algoritmos de classificação usados na estatística ou na ciência dos dados. Vimos também que podem ser divididos entre classificadores determinísticos ou probabilísticos, em que, dentre estes últimos, se encontra o modelo de regressão logística. Relativamente a modelos de regressão logística, que são aqui o nosso foco, analise as afirmativas a seguir.
 
	Modelos de regressão logística são usados como modelos preditivos para casos em que a variável resposta é qualitativa, preferencialmente qualitativa dicotômica. As variáveis de entrada podem ser de qualquer tipo, quantitativas ou qualitativas.
	Modelos de regressão logística são chamados de regressão logística simples, quando só há uma variável de entrada, também denominada de variável regressora, variável preditora ou variável independente.
	Modelos de regressão logística são chamados de regressão logística múltipla, quando há mais do que uma variável de entrada, também denominadas de variáveis regressoras, variáveis preditoras ou variáveis independentes.
	Modelos de regressão logística são classificadores probabilísticos. Por exemplo, para dados sintomas de um certo paciente, um modelo de regressão logística, depois de adequadamente treinado, fará a predição da probabilidade deste paciente estar ou não infectado com o vírus HIV.
 
Está correto o que se afirma em:
 
 
a.
II e III, apenas.
b.
IV, apenas.
c.
I, II e III, apenas.
d.
I e III, apenas.
e.
I, II, III e IV.
 
 
Resposta correta. Modelos de regressão logística são usados quando a variável resposta é qualitativa, preferencialmente qualitativa dicotômica. Regressão logística simples e múltipla são, respectivamente, quanto só há uma ou há várias variáveis de entrada. Modelos de regressão logística são classificadores probabilísticos. Ou seja, todas as asserções são verdadeiras.
Feedback
A resposta correta é: I, II, III e IV.
 
 
Questão 9
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Textoda questão
O modelo de regressão logística simples desenvolvido por uma jovem cientista de dados para a predição da probabilidade de inadimplência com o cartão de crédito foi:
 
 
Tomando como base esse modelo, que foi ajustado aos dados da amostra cedida pelo gerente, podemos estimar o valor esperado para a probabilidade de inadimplência com cartão de crédito das pessoas. Por exemplo,  vamos considerar duas pessoas, uma com um gasto de médio mensal com o cartão de R$ 500,00, e a outra com um gasto médio mensal de R$ 1.000,00. Usando o modelo ajustado anterior, obtemos, respectivamente (assinale a alternativa correta):
 
 
a.
7% e 27%.
 
 
 
Resposta correta. Esses valores são aqueles calculados pela simples substituição da variável de entrada  pelos  valores R$ 500,00 e R$ 1.000,00, respectivamente, na equação do modelo.
b.
37% e 17%.
c.
7% e 37% .
d.
17% e 27%.
e.
27% e 7%.
Feedback
A resposta correta é: 7% e 27%.
 
 
 
Questão 10
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Marcar questão
Texto da questão
Estudamos algoritmos preditivos com base em (1) modelos de regressão linear e (2) modelos de regressão logística. Esses modelos são aplicados em situações bem distintas, que dependem, essencialmente, da natureza da variável resposta, também chamada de variável dependente.
 
Com esses dois modelos em mente, analise as afirmativas a seguir.
 
	Modelos de regressão logística simples são usados na predição de uma variável resposta qualitativa quando há mais do que uma variável de entrada.
	Modelos de regressão linear simples são usados na predição de uma variável resposta qualitativa quando se considera apenas uma variável de entrada.
	Um possível modelo de regressão logística simples para a predição da probabilidade de inadimplência é:
 
 
em que  e  são os coeficientes do modelo, , o gasto médio mensal da pessoa com cartão de crédito e , o valor esperado para a probabilidade de a pessoa ficar ou não inadimplente com o pagamento das faturas do cartão.
 
	O método comumente usado para calcular os valores dos coeficientes  e  é o Método da Máxima Verossimilhança. Para isso, pode-se fazer uso do software estatístico R.
 
Está correto o que se afirma em:
 
 
a.
I e II, apenas.
b.
I, II e IV, apenas.
 
 
c.
II, III e IV, apenas.
Resposta correta. Modelo de regressão logística é dito simples quanto se considera apenas uma variável de entrada; o modelo exposto nesta questão é, de fato, aquele adotado pela cientista de dados, e o método que ela usou para determinar os coeficientes do modelo foi o Método da Máxima Verossimilhança, através do software estatístico R.
d.
II e III, apenas.
e.
III e IV, apenas.
Feedback
A resposta correta é: II, III e IV, apenas.

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