ATIVIDADE 04 - ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE

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ATIVIDADE 04 - ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE 
01 - 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: 
 
RESPOSTA = 
 
 
02 - 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. 
 
 
RESPOSTA - 
03 - 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: 
RESPOSTA = 
 
 
04 - 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}. 
 
RESPOSTA = 
 
05 - 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. 
 
RESPOSTA = 
 
06 - 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 
x1 1,00 - 0,85 - 0,78 - 0,87 
x2 - 0,85 1,00 0,79 0,89 
x3 - 0,78 0,79 1,00 0,66 
x4 - 0,87 0,89 0,66 1,00 
x5 0,42 - 0,43 - 0,71 - 0,17 
 
 
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. 
 
RESPOSTA = 
 
07 - 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 algoritmoformar. 
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. 
 
RESPOSTA = 
 
 
08 - 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 
Murder 1.00 0.80 0.07 
Assault 0.80 1.00 0.26 
UrbanPop 0.07 0.26 1.00 
Rape 0.56 0.67 0.41 
 
 
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. 
 
RESPOSTA = 
 
09 - 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. 
 
RESPOSTA = 
 
 
10 - 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. 
 
 
RESPOSTA =