Atividade 4 ESTATISTICA APLICADA AO DATA SCIENCE (A4)_ Revisão da tentativa

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26/05/2022 09:32 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 quinta, 26 mai 2022, 09:26
Estado Finalizada
Concluída em quinta, 26 mai 2022, 09:32
Tempo
empregado
5 minutos 30 segundos
Avaliar 10,00 de um máximo de 10,00(100%)
Questão 1
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. A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.
b. As asserções I e II são proposições falsas.
c. 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.
d. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justi�cativa correta da I.
e. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
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 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Leia o excerto a seguir:
“A ciência dos dados é uma fusão de múltiplas disciplinas, incluindo estatística, ciência da computação, tecnologia da informação e campos
de domínios específicos. Consequentemente, podem-se utilizar de muitos termos diferentes para se referir a um dado conceito.” 
 
BRUCE, Peter; BRUCE, Andrew. Estatística prática para cientistas de dados: 50 conceitos iniciais. Rio de Janeiro: Alta Books, 2019, p. xv.
 A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. 
 
I. Sabemos que, na ciência dos dados, podem-se utilizar de muitos termos diferentes para se referir a um dado conceito.
Pois
II. A estatística usa, de forma profunda, a matemática como pilar do seu desenvolvimento. É considerada a ciência mais sutil, e a mais ampla,
quanto o assunto são dados. É usada por todas áreas científicas.
a. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
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 justi�cativa correta da I.
d. As asserções I e II são proposições falsas.
e. As asserções I e II são
proposições
verdadeiras, mas a II
não é uma justi�cativa 
da I.
 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 a�rmado na asserção II, depois que formamos e nomeamos os grupos
(classi�camos os grupos), podemos usar essas classes como variáveis respostas e, a partir
desse ponto, executar tarefas preditivas com algoritmos de classi�cação. Ou seja, a asserção I
é falsa.
A resposta correta é: As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justi�cativa  da I.
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Questão 3
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. 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.
b. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justi�cativa  da I.
c. As asserções I e II são proposições falsas.
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, e a II é uma justi�cativa correta 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 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
A estatística, a ciência da computação, a mineraçãode dados e a ciência dos dados são áreas correlacionadas. Dentre essas, a mais antiga
é a estatística, seguida da ciência da computação, depois da mineração de dados, e finalmente da ciência dos dados, a mais nova dessas
quatro áreas de conhecimento. 
 
Com referência ao relacionamento entre essas quatro áreas de conhecimento humano, analise as afirmativas a seguir:
 
I. Algoritmos de machine learning nasceram na ciência da computação. Hoje são usados na estatística, na mineração de dados e na ciência
dos dados.
II. Dentre as diversas áreas citadas, é a estatística que possui os melhores fundamentos para a interpretação de fenômenos aleatórios.
III. A estatística é considerada a mais sutil, e a mais ampla, quando nos referimos a análise de dados. É aplicada a todas áreas de atividade
humana.
IV. Sabemos que, na ciência dos dados, podem-se utilizar de muitos termos diferentes, herdados das outras áreas, para se referir a um
mesmo conceito.
 
 
a. II e III apenas.
b. I, III e IV apenas.
c. I, II e IV apenas.
d. I, II, III e IV.  Resposta correta. A alternativa está correta, pois algoritmos de machine learning nasceram na ciência
da computação e hoje são usados na estatística, na mineração de dados e na ciência dos dados. De
fato, é a estatística que possui os melhores fundamentos para a interpretação de fenômenos
aleatórios, e é considerada a mais sutil, e a mais ampla, quando nos referimos a análise de dados. Já
há muitos anos é aplicada a todas áreas de atividade humana. Por outro lado, também sabemos que,
na ciência dos dados, podem-se utilizar de muitos termos diferentes, herdados das outras áreas, para
se referir a um mesmo conceito.
e. I, II e III apenas.
A resposta correta é: I, II, III e IV.
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Questão 5
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, F, V.
b. F, V, V, V.
c. V, V, V, F.
d. F, V, V, F.
e. 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.
A resposta correta é: V, V, V, V.
 
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Questão 6
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. 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. 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, F, V.
A resposta correta é: V, V, V, V.
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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 comtrês 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. V, F, V, F.
c. F, V, V, F.
d. F, V, V, F.
e. 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}.
A resposta correta é: V, F, F, V.
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Questão 8
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. 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.
b. Ajudaremos médicos se conseguirmos avaliar a gravidade de uma doença a partir de dados relativos às condições do
paciente.
c. Gostaríamos de saber que pessoas �carão inadimplentes com o pagamento das faturas de seus cartões de crédito.
d. Queremos estimar o valor de imóveis a partir das suas características, tais como sua área, seu andar e sua localização.
e. Pretendemos ter uma ideia do volume de vendas de um produto de varejo a partir de algumas características do ponto de
venda.
A resposta correta é: Desejamos entender se há similaridade entre observações (indivíduos) de uma certa amostra de dados.
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Questão 9
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Leia o excerto a seguir:
“Exploração de dados é a arte de olhar os seus dados, rapidamente gerar hipóteses sobre eles, e rapidamente testar essas hipóteses. E
repetir isso outra vez, outra vez, outra vez. O objetivo da exploração de dados é a geração de pistas sobre o que os dados nos revelam,
pistas que você poderá explorar, mais tarde, em maior profundidade.” 
WICKHAM, Hadley; GROLEMUN, Garret. R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model dada. Sebastopol (CA): O’Reilly
Media, 2017, p.1.
 
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. Análise estatística descritiva é parte da análise exploratória de dados, frequentemente entendida como a exploração inicial dos dados.
II. Além dos métodos da estatística descritiva, algoritmos de agrupamento também são parte da análise exploratória de dados.
III. A análise exploratória dos dados permite a geração de hipóteses sobre os dados, para posterior investigação mais detalhada.
IV. Gerar hipóteses sobre dados significa gerar afirmações sobre possíveis padrões e descobertas reveladas pelos dados, a serem
melhor investigadas e comprovadas.
a. V, V, F, F.
b. V, V, V, V.  Resposta correta.  A sequência está correta. É correto a�rmar que a análise estatística descritiva é
parte da análise exploratória de dados, assim como dizer que algoritmos de agrupamento
também o são. Também é correto dizer que a análise exploratória dos dados permite a geração
de hipóteses sobre os dados, que devem ser melhor investigadas para comprovação
posteriormente, e que gerar hipóteses sobre dados signi�ca gerar a�rmações sobre possíveis
padrões e descobertas reveladas pelos dados.
c. F, V, F, V.
d. V, V, F, V.
e. F, F, F, F.
A resposta correta é: V, V, V, V.
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Questão 10
Correto
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Discutimos o que são aprendizagem supervisionada e não supervisionada. Vimos que é na forma como tratamos as variáveis estudadas que
se dá a diferença entre esses dois tipos de aprendizagens, supervisionada e não supervisionada. Esses dois tipos são os mais importantes
dentre os diversos tipos de aprendizagem.
 
Relativamente a esse assunto, analise as afirmativas a seguir:
 
I. Na aprendizagem supervisionada, definimos uma das variáveis estudadas como sendo a variável resposta, a qual responde em função dos
valores assumidos pelas outras variáveis, as quais são chamadas de variáveis de entrada. 
II. Especificamente na aprendizagem supervisionada, também denominamos uma variável resposta de variável de saída ou variável
dependente. 
III. Especificamente na aprendizagem supervisionada, também denominamos uma variável de entrada de variável regressora, variável
preditora, variável explanatória ou variável independente. 
IV. Na aprendizagem não supervisionada, tratamos todas as variáveis estudadas da mesma forma, sem procurar explicar o comportamento
de uma delas em função dos valores assumidos pelas outras. 
 
 
a. I, III e IV, apenas.
b. II, III e IV, apenas.
c. I, II e IV, apenas. 
 
d. II e III, apenas.
e. I, II, III e IV.  Resposta correta. Na aprendizagem supervisionada, de�nimos uma das variáveis estudadas como
sendo a variável resposta, a qual responde em função dos valores assumidos pelas outras variáveis,
as quais são chamadas de variáveis de entrada; na aprendizagem supervisionada, também
chamamos a variável resposta de variável de saída ou variável dependente e as variáveis de entrada,
de variáveis regressoras, preditoras ou independentes. Na aprendizagem não supervisionada,
tratamos todas as variáveis estudadas da mesma forma, sem procurar explicar o comportamento de
uma delas em função dos valores assumidos pelas outras.A resposta correta é: I, II, III e IV.
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