Atividade 4 (A4)_ 221RGR0890A - ESTATISTICA APLICADA AO DATA SCIENCE

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14/06/2022 19:06 Atividade 4 (A4): Revisão da tentativa
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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. V, V, V, F.
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Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
b. V, V, V, V.
 
 c. F, V, F, V.
d. F, V, V, F.
e. F, V, V, V.
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 seu desvio padrão, e não se faz nada com respeito à sua média.
b. Na padronização, se subtrai de cada variável sua média, e não se faz nada com respeito ao seu desvio padrão.
c. Na padronização, se subtrai de cada variável seu desvio padrão, e depois se divide o resultado pela média da variável.
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 sua média, e depois se divide o resultado pelo seu desvio padrão.
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Questão 3
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
A estatística, a ciência da computação, a mineração de 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. I, II, III e IV.
b. I, III e IV apenas.
c. I, II e IV apenas.
d. II e III apenas.
e. I, II e III apenas.
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Questão 4
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. 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 justificativa correta da I.
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, mas a II não é uma justificativa da I.
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Questão 5
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
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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. V, F, F, V.
d. F, V, V, F.
e. F, V, F, V.
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Questão 6
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Leia o excertoa 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.
b. V, V, F, V.
c. V, V, F, F.
d. F, V, F, V.
e. F, F, F, F.
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Questão 7
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. Pretendemos ter uma ideia do volume de vendas de um produto de varejo a partir de algumas características do ponto de venda.
b. Queremos estimar o valor de imóveis a partir das suas características, tais como sua área, seu andar e sua localização.
c. Gostaríamos de saber que pessoas ficarão inadimplentes com o pagamento das faturas de seus cartões de crédito.
d. Desejamos entender se há similaridade entre observações (indivíduos) de uma certa amostra de dados.
e. Ajudaremos médicos se conseguirmos avaliar a gravidade de uma doença a partir de dados relativos às condições do paciente.
 
 
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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. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
b. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.
c. As asserções I e II são proposições falsas.
d. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
e. A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.
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Questão 9
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Em uma análise de agrupamento examinamos os dados observados (as linhas da tabela com os dados) e procuramos identificar, através de algum
critério de similaridade, aquelas que estão mais próximas entre si, e formamos grupos com essas observações similares. Quando são apenas 2
variáveis e poucas observações (tamanho da amostra pequeno), por exemplo 10, podemos tentar fazer o agrupamento visualmente.
 
 Analise a figura adiante e assinale a alternativa que indica a menor quantidade de grupos que você naturalmente formaria para este caso:
 
 
 
Figura - Massa corporal (kg) versus comprimento (m) dos animais
 Fonte: Elaborada pelo autor
 
a. Quatro grupos, um com 5 indivíduos, dois com 1 indivíduo cada, e um com 4 indivíduos.
b. Dois grupos com 5 indivíduos cada.
c. Três grupos, um com 5 indivíduos, um com 1 indivíduo, e um com 4 indivíduos.
d. Dois grupos, um com 1 indivíduo e um com 9 indivíduos.
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Questão 10
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
 
 
e. Dois grupos, um com 6 indivíduos e outro com 4 indivíduos.
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 correlação positiva 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, F.
b. F, F, V, V.
 
 
 
 c. F, V, F, V.
d. F, V, F, F.
e. F, V, V, V.