ESTATÍSTICA_A1_ELIANE

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ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE 
Aluna: Eliane Pereira de Morais 
RA:7382458 
Curso: Engenharia Química 
 
ATIVIDADE A1 
1) Quais foram as variáveis estudadas? 
𝒚 = perda de peso na primeira semana (kg) 
𝒙𝟏 = tempo dedicado a atividades físicas na primeira semana (h) 
𝒙𝟐 = indicador se a pessoa não fez (0) ou fez (1) dieta alimentar 
2) Qual o tipo de cada variável, quantitativa ou qualitativa? Se quantitativa, qual 
sua unidade de medida? Se qualitativa, que níveis ou classes podem assumir? 
𝒚 - variável quantitativa continua, medida em kg. 
𝒙𝟏- variável quantitativa continua, medida em horas. 
𝒙𝟐- variável quantitativa discreta, medida no formato binário (0 ou 1) 
3) O que representa cada um dos quatro coeficientes do modelo de regressão 
linear múltipla? 
1,25 - corresponde ao valor de y (perda de peso) caso x1 e x2 sejam iguais a zero. 
0,15 x1 - corresponde quanto será diminuído no peso dependendo das horas de 
exercício realizadas na semana. 
0,20 x2 - corresponde ao quanto será diminuído no peso, caso a pessoa tenha optado 
em realizar a dieta. 
0,30 x1 x2 - corresponde ao quando será diminuído no peso, dependendo da relação 
entre horas de exercício versus realizado da dieta, lembrando que caso qualquer 
variável tenho o valor de zero, esse coeficiente será nulo. 
4) O efeito cruzado entre as variáveis X1 (tempo dedicado a atividades físicas 
na primeira semana) e X2 (se a pessoa fez ou não dieta alimentar) é positivo? 
Ou seja, um ajuda o outro na redução de peso das pessoas? Em que situações 
similares você poderia aplicar essa mesma técnica para gerar conhecimento a 
partir de dados? 
x1 = 7 horas de exercícios na semana 
x2 = 0 (não fez dieta) ou 1 (fez dieta) 
Caso tenha feito dieta 
𝒚 = 𝟏, 𝟐𝟓 + 𝟎, 𝟏𝟓 . 𝒙𝟏 + 𝟎, 𝟐𝟎 . 𝒙𝟐 + 𝟎, 𝟑𝟎 . 𝒙𝟏 . 𝒙𝟐 
𝒚 = 𝟏, 𝟐𝟓 + 𝟎, 𝟏𝟓 . 𝟕 + 𝟎, 𝟐𝟎 . 𝟏 + 𝟎, 𝟑𝟎 . 𝟕. 𝟏 
𝒚 = 𝟐, 𝟑 + 𝟎, 𝟐𝟎 + 𝟐, 𝟏 
𝒚 = 𝟒, 𝟔 
Caso não tenha feito dieta 
𝒚 = 𝟏, 𝟐𝟓 + 𝟎, 𝟏𝟓 . 𝒙𝟏 + 𝟎, 𝟐𝟎 . 𝒙𝟐 + 𝟎, 𝟑𝟎 . 𝒙𝟏 . 𝒙𝟐 
𝒚 = 𝟏, 𝟐𝟓 + 𝟎, 𝟏𝟓 . 𝟕 + 𝟎, 𝟐𝟎 . 𝟎 + 𝟎, 𝟑𝟎 . 𝟕. 𝟎 
𝒚 = 𝟐, 𝟑 
Sim, o efeito é positivo, visto que quando a pessoas se exercitam e complementam 
com a dieta, consequentemente a perda de peso tende a ser maior. A aplicação dessa 
técnica é utilizada em diversos contextos, pode-se prever a chuva para amanhã, em 
mm, em função da pressão atmosférica, prever o lucro de uma loja em relação ao 
valor gasto em propaganda ou mesmo prever a vazão ou a chuva de uma região a 
partir de índices da temperatura da superfície dos mares.