Atividade 4 (A4)_ Estatistica Aplicada ao Data Science

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23/05/2022 12:20 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 segunda, 23 mai 2022, 10:52
Estado Finalizada
Concluída em segunda, 23 mai 2022, 12:21
Tempo
empregado
1 hora 29 minutos
Avaliar 10,00 de um máximo de 10,00(100%)
NAP CPA Responsabilidade Socioambiental
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Questão 1
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Um jovem cientista de dados realizou uma análise de agrupamento de apenas cinco estados americanos parte do famoso conjunto de
dados USArrests, o qual possue 50 observações (50 estados americanos) de 4 variáveis (Murder, Assault, UrbanPop e Rape). 
 
Obteve o resultado exibido na figura exibida adiante: 
 
Figura - Dendrograma do agrupamento dos cinco estados 
Fonte: Elaborada pelo autor 
 
Relativamente à interpretação desta figura, assinale a alternativa correta: 
 
 
a. É um dendrograma, ou seja, um grá�co na forma de uma árvore, que lido de baixo para cima, na altura (height) 1,5 sugere a
formação de 6 grupos.
b. É um dendrograma, ou seja, um grá�co na forma de uma árvore, que sugere serem os estados Texas e Arkansas os mais
próximos em termos de violência urbana.
c. É um
dendrograma, ou
seja, um grá�co na
forma de uma
árvore, que
representa os
vários grupos
formados em cada
estágio do
processo de
agrupamento
hierárquico.
 Resposta correta. A alternativa está correta. O dendrograma resultante de uma análise de
agrupamento hierárquico representa todos os agrupamentos possíveis, desde os grupos formados
por observações individuais (no exemplo, cada um dos cinco estados) até o topo com um único
grupo formado por todas as observações (no exemplo, um único grupo com os cinco estados).
Cabe ao cientista de dados escolher o agrupamento que faz mais sentido para a sua análise. As
demais alternativas estão erradas, como se pode veri�car de uma leitura direta do próprio
dendrograma.
d. É um dendrograma, ou seja, um grá�co na forma de uma árvore, que lido de cima para baixo, na altura (height) 1,5 sugere a
formação de 10 grupos.
e. É um dendrograma, ou seja, um grá�co na forma de uma árvore, que sugere serem os estados New Mexico e Oklahoma os
mais próximos em termos de violência urbana.
A resposta correta é: É um dendrograma, ou seja, um grá�co na forma de uma árvore, que representa os vários grupos formados em
cada estágio do processo de agrupamento hierárquico.
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Questão 2
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. F, V, V, F.
b. V, V, F, F.
c. V, V, V, F.
d. 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.
e. V, F, F, V.
A resposta correta é: V, V, V, V.
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Questão 3
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Leia o excerto a seguir: 
“Normalização: É comum normalizar (padronizar) variáveis contínuas através da subtração da média e divisão pelo desvio-padrão, ou então
as variáveis com grande escala dominarão o processo de agrupamento (veja Padronização (Normalização, Escores Z), no Capítulo 6).” 
 
BRUCE, Peter; BRUCE, Andrew. Estatística prática para cientistas de dados: 50 conceitos iniciais. Rio de Janeiro: Alta Books, 2019, p.
265. 
 A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. 
 
I. Sabemos que, na estatística ou na ciência dos dados, é comum normalizar (padronizar) variáveis quantitativas, ou variáveis contínuas,
antes da realização de uma análise de agrupamento. 
Pois 
II. No conjunto de dados observados (a amostra de dados), podem existir variáveis que estão em uma escala muito maior que as outras, e a
medida de distância entre observações dessas variáveis dominarão o resultado da análise de agrupamento, na formação dos grupos de
observações similares entre si.
a. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justi�cativa correta da I.
b. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
c. A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.
d. As asserções I e II são proposições falsas.
e. As asserções I e II são
proposições
verdadeiras, e a II é
uma justi�cativa
correta da I.
 Resposta correta. A alternativa está correta. Na estatística ou na ciência dos dados, é comum
normalizar (padronizar) variáveis quantitativas, ou variáveis contínuas, antes da realização de
uma análise de agrupamento, pois no conjunto de dados observados podem existir variáveis
que estão em uma escala muito maior que as outras, e a medida de distância entre observações
dessas variáveis dominarão o resultado �nal da análise de agrupamento se a padronização não
for feita antes.
A resposta correta é: As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justi�cativa correta da I.
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Questão 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Na estatística ou, genericamente, na análise de dados, muito frequentemente analisamos dados ditos retangulares ou estruturados, onde as
variáveis - quantitativas ou qualitativas - são dispostas nas colunas e as observações na linhas de uma tabela. Em algumas situações é
vantajoso se fazer a padronização das variáveis quantitativas. 
 
Assinale a alternativa correta relativamente ao assunto de padronização de variáveis quantitativas na estatística: 
 
 
a. Na padronização, se subtrai de
cada variável sua média, e depois
se divide o resultado pelo seu
desvio padrão.
 Resposta correta. A alternativa está correta. Na estatística, assim como nas suas
ciências correlatas, como a ciência dos dados e a mineração de dados, a
padronização de uma variável quantitativa é feita subtraindo-se dessa variável a sua
média e depois dividindo-se o resultado pelo seu desvio padrão.
b. Na padronização, se subtrai de cada variável seu desvio padrão, e depois se divide o resultado pela média da variável.
c. Na padronização, se subtrai de cada variável sua média, e não se faz nada com respeito ao seu desvio padrão.
d. Na padronização, se calcula a média geral entre todas variáveis e depois se subtrai este valor de cada uma das variáveis. 
 
e. Na padronização, se subtrai de cada variável seu desvio padrão, e não se faz nada com respeito à sua média.
A resposta correta é: Na padronização, se subtrai de cada variável sua média, e depois se divide o resultado pelo seu desvio padrão.
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Questão 5
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. F, V, V, F.
c. 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.
d. V, V, V, F.
e. V, V, F, V.
A resposta correta é: V, V, V, V.
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Questão 6
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 falsas.
b. 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 especi�ca 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 �nal, 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.
c. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justi�cativa correta da I.
d. A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.
e. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justi�cativa  da I.
A resposta correta é: A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
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Questão 7
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 perfeitaque 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, F, F.
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, F, V, V.
d. F, V, V, F.
e. V, F, F, V.
A resposta correta é: V, V, V, V.
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Questão 8
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, V, F.
b. V, F, V, F.
c. F, V, F, V.
d. 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}.
e. F, V, V, F.
A resposta correta é: V, F, F, V.
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Questão 9
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. F, V, V, V.
b. F, V, F, V.
c. V, V, V, F.
d. V, V, V, V. 
 
 Resposta correta.  A sequência está correta. O grá�co de y = Murder versus x = Assault de fato mostra
uma tendência de aumento de Murder para um aumento de Assault, assim como grá�co de y =
Murder versus x = UrbanPop mostra uma grande dispersão dos pontos sem uma tendência clara de
subida ou descida. O grá�co 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 grá�cos de dispersão, de cada uma delas contra as outras três.
e. F, V, V, F.
A resposta correta é: V, V, V, V. 
 
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Questão 10
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Os métodos de aprendizagem estatística (statistical learning, em inglês) são divididos em métodos de aprendizagem supervisionada e
métodos de aprendizagem não supervisionada. Para cada uma dessas diferentes abordagens, há uma coleção relativamente grande de
diferentes métodos, cada um com seu próprio jeito de funcionamento. 
 
Assinale a alternativa que indica um problema de aprendizagem não supervisionada: 
 
 
a. Gostaríamos de saber que pessoas �carão inadimplentes com o pagamento das faturas de seus cartões de crédito.
b. Pretendemos ter uma ideia do volume de vendas de um produto de varejo a partir de algumas características do ponto de
venda.
c. Ajudaremos médicos se conseguirmos avaliar a gravidade de umadoença a partir de dados relativos às condições do
paciente.
d. Desejamos entender se
há similaridade entre
observações
(indivíduos) de uma
certa amostra de dados.
 Resposta correta. A alternativa está correta, pois entender se há similaridade entre
observações (indivíduos) de uma amostra é o mesmo que tentar agrupar os indivíduos
similares, o que é um problema de aprendizagem não supervisionada. Todos os demais
problemas propostos são problemas de aprendizagem supervisionada, em que há uma
variável resposta supervisora, quantitativa ou qualitativa, para o treinamento do algoritmo
preditivo.
e. Queremos estimar o valor de imóveis a partir das suas características, tais como sua área, seu andar e sua localização.
A resposta correta é: Desejamos entender se há similaridade entre observações (indivíduos) de uma certa amostra de dados.
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