ESTATISTICA APLICADA AO DATA SCIENCE Atividade 4 (A4)

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Minhas Disciplinas 221RGR0890A - ESTATISTICA APLICADA AO DATA SCIENCE UNIDADE 4 Atividade 4 (A4)
Iniciado em terça, 31 mai 2022, 11:22
Estado Finalizada
Concluída em terça, 31 mai 2022, 11:47
Tempo
empregado
25 minutos 1 segundo
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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. As asserções I e II são proposições falsas.
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, mas a II não é uma justi�cativa correta da I.
d. 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.
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
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, F, 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, V, V, F.
d. F, V, F, V.
e. F, V, V, V.
A resposta correta é: V, V, V, F.
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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, 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.
b. V, V, F, V.
c. V, V, V, F.
d. V, V, F, F.
e. F, V, V, F.
A resposta correta é: V, V, V, V.
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Questão 4
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, F, V, V. 
 
 
 
b. F, V, V, V.
c.  F, V, F, F.
d. 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.
e. F, V, F, V.
A resposta correta é: F, V, V, F.
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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, F, F.
b. V, F, F, V.
c. F, F, V, V.
d. 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.
e. F, V, V, F.
A resposta correta é: V, V, V, V.
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Questão 6
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. 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 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.
c. A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.
d. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justi�cativa correta da I.
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
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. V, F, F, V.  Resposta correta.  A sequência está correta. A altura 4 cruza com duas linhas verticais, que indicamdois 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}.
b. V, F, V, F.
c. F, V, F, V.
d. F, V, 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
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, V.
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 veri�cadas por um supervisor, pois fazem parte
dos métodos de aprendizagem não supervisionada. E seres humanos possuem habilidade
natural para agrupar e depois classi�car. Portanto, as asserções III e IV também são falsas.
c. V, V, V, V.
d. V, V, F, F.
e. F, V, F, V.
A resposta correta é: F, F, F, F.
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Questão 9
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
O texto em referência explica que o processo de descoberta com a mineração de dados possui tanto um sentido romântico (um processo
emocionante e prazeroso), quanto técnico (um estudo criterioso sobre dados). Também defende a ideia que é preciso conhecer o ambiente
em que os dados são produzidos e que tipo de conhecimento esse ambiente necessita e espera receber.. Ou seja, o que as pessoas
necessitam e esperam receber.Lei 
 
SILVA, L. A. da; PERES, S. M.; BOSCARIOLI, C. Introdução à mineração de dados: com aplicações em R. Rio de Janeiro: Elsevier, 2016,
p.3. 
 
Considerando as ideias apresentadas acima e o que sabemos sobre ciência dos dados, mineração de dados e machine learning, analise as
afirmativas a seguir: 
 
I. Machine learning são algoritmos desenvolvidos, principalmente, pela ciência da computação. São usados na estatística, na ciência de
dados e na mineração de dados. 
II. O processo de descoberta de padrões e geração de conhecimento por meio de dados tem um sentido romântico, por ser emocionante e
prazeroso, e um sentido técnico, pois demanda estudos técnicos criteriosos. 
III. A estatística, a ciência da computação e a ciência de dados são áreas relacionadas, mas a mineração de dados e ciência de dados são
áreas independentes, sem nenhuma relação. 
IV. Não é importante conhecer o ambiente em que os dados são produzidos e que tipo de conhecimento esse ambiente necessita e espera
receber. 
 
Assinale a alternativa que apresenta a(s) afirmativa(s) correta(s):
a. I, II e IV apenas.
b. II e III apenas;
c. II, III e IV apenas;
d. I e II apenas;  Resposta correta. A alternativa está correta, pois machine learning são algoritmos desenvolvidos,
principalmente, pela ciência da computação, e são usados na estatística, na ciência de dados e na
mineração de dados, e o processo de descoberta de padrões e geração de conhecimento por meio de
dados tem um sentido romântico, por ser emocionante e prazeroso, e um sentido técnico, pois
demanda estudos técnicos criteriosos. Também sabemos que a mineração de dados e ciência de
dados são áreas relacionadas, e que é importante conhecer o ambiente em que os dados são
produzidos e que tipo de conhecimento esse ambiente necessita e espera receber.
e. I, II e III apenas;
A resposta correta é: I e II apenas;
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Questão 10
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, F.
b. V, V, F, F.
c. F, V, V, F.
d. V, F, F, V.
e. 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.
A resposta correta é: V, V, V, V.
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