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Atividade 4 (A4)_ Estatistica Aplicada ao Data Science

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Prévia do material em texto

28/05/2022 16:37 Atividade 4 (A4): Revisão da tentativa
https://ambienteacademico.com.br/mod/quiz/review.php?attempt=536387&cmid=343064 1/11
Minhas Disciplinas 221RGR0890A - ESTATISTICA APLICADA AO DATA SCIENCE UNIDADE 4 Atividade 4 (A4)
Iniciado em sábado, 28 mai 2022, 16:16
Estado Finalizada
Concluída em sábado, 28 mai 2022, 16:37
Tempo
empregado
20 minutos 47 segundos
Avaliar 10,00 de um máximo de 10,00(100%)

NAP CPA Responsabilidade Socioambiental
https://ambienteacademico.com.br/my/
https://ambienteacademico.com.br/course/view.php?id=12295
https://ambienteacademico.com.br/course/view.php?id=12295&section=5
https://ambienteacademico.com.br/mod/quiz/view.php?id=343064
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/NAP/inicial/nap/fmu/index.html
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/CPA/landing_CPA/index.html
https://portal.fmu.br/sustentabilidade
28/05/2022 16:37 Atividade 4 (A4): Revisão da tentativa
https://ambienteacademico.com.br/mod/quiz/review.php?attempt=536387&cmid=343064 2/11
Questão 1
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. F, V, F, V.
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. F, V, V, F.
e. V, F, V, F.
A resposta correta é: V, F, F, V.

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https://ambienteacademico.com.br/mod/quiz/review.php?attempt=536387&cmid=343064 3/11
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, F, F, V.
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, V, V, F.
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: 
“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, 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.
b. F, F, F, F.
c. V, V, F, F.
d. V, V, F, V.
e. F, V, F, V.
A resposta correta é: V, V, V, V.

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Questão 4
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. F, V, V, V.
b. 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, �nalmente, 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.
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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Questão 5
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. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justi�cativa correta da I.
c. 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.
d. A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.
e. As asserções I e II são proposições falsas.
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 6
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 sugere serem os estados Texas e Arkansas os mais
próximos em termos de violência urbana.
b. 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.
c. 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.
d. 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.
e. 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.
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 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 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, V, V, F.
b. F, F, F, F.
c. V, F, F, V.
d. F, F, V, V.
e. 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.
A resposta correta é: V, V, V, 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, e a II é uma justi�cativa correta da I.
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, mas a II não é uma justi�cativa  da I.
d. As asserções I e II são proposições falsas.
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.
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Questão 9
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, 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.
b. As asserções I e II são proposições falsas.
c. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
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 correta da I.
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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28/05/2022 16:37 Atividade 4 (A4): Revisão da tentativa
https://ambienteacademico.com.br/mod/quiz/review.php?attempt=536387&cmid=343064 11/11
Questão 10
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Na estatística, quanto duas variáveis quantitativas comportam-se uma em relação à outra de forma aproximadamente linear, é comum se
calcular a correlação entre elas. Esse cálculo, entretanto, ao estudo da relação entre duas variáveis qualitativas, ou entre uma variável
quantitativa e uma variável qualitativa. 
 
A respeito do cálculo da correlação entre duas variáveis quantitativas, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e
F para a(s) Falsa(s). 
 
I. Uma correlação positiva indica que quando uma das variáveis aumenta a outra variável diminui. 
II. Uma correlaçãopositiva indica que quando uma das variáveis aumenta a outra variável também aumenta. 
III. Uma correlação negativa indica que quando uma das variáveis aumenta a outra variável diminui. 
IV. Uma correlação negativa indica que quando uma das variáveis diminui a outra também diminui. 
 
a. F, V, V, V.
b. F, F, V, V. 
 
 
 
c.  F, V, F, F.
d. F, V, F, V.
e. F, V, V, F.  Resposta correta.  A sequência está correta. É correto a�rmar que uma correlação positiva indica
que quando uma das variáveis aumenta a outra variável também aumenta, e que uma
correlação negativa indica que quando uma das variáveis aumenta a outra variável diminui. É
incorreto a�rmar que uma correlação positiva indica que quando uma das variáveis aumenta a
outra variável diminui, ou que uma correlação negativa indica que quando uma das variáveis
diminui a outra também diminui.
A resposta correta é: F, V, V, F.
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