Atividade 4 ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE

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02/12/2022 21:52 Atividade 4 (A4): Revisão da tentativa
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Minhas Disciplinas 222RGR0890A - ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE UNIDADE 4 Atividade 4 (A4)
Iniciado em sexta, 2 dez 2022, 21:27
Estado Finalizada
Concluída em sexta, 2 dez 2022, 21:51
Tempo
empregado
24 minutos 8 segundos
Avaliar 9,00 de um máximo de 10,00(90%)
Questão 1
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, F, F.
b. V, V, F, V.
c. F, F, F, F.
d. V, V, V, V.
e. F, V, F, V.
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Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 3
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 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, V.
b. F, V, V, F.
c. F, V, F, V.
d. F, F, V, V. 
e.  F, V, F, F.
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, F, F, V.
c. V, V, V, V.
d. V, V, V, F.
e. V, V, F, F.
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Questão 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
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. V, F, F, V.
b. F, F, F, F.
c. F, F, V, V.
d. F, V, V, F.
e. V, 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 sua média, e depois se divide o resultado pelo seu desvio padrão.
b. Na padronização, se subtrai de cada variável seu desvio padrão, e não se faz nada com respeito à sua média.
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 subtrai de cada variável sua média, e não se faz nada com respeito ao seu desvio padrão.
e. Na padronização, se calcula a média geral entre todas variáveis e depois se subtrai este valor de cada uma das variáveis. 
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Questão 6
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
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, V. 
 
b. F, V, V, V.
c. V, V, V, F.
d. F, V, V, F.
e. F, V, F, V.
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Questão 7
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 8
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. 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 correta da I.
d. A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.
e. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
 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 verdadeiras, e a II é uma justi�cativa correta da I.
b. A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.
c. As asserções I e II são proposições falsas.
d. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
e. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justi�cativa da I.
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Questão 9
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 formadopelos 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.
b. F, V, V, F.
c. V, F, V, F.
d. F, V, V, F.
e. F, V, F, V.
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02/12/2022 21:52 Atividade 4 (A4): Revisão da tentativa
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Questão 10
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. Dois grupos, um com 6 indivíduos e outro com 4 indivíduos.
b. Quatro grupos, um com 5 indivíduos, dois com 1 indivíduo cada, e um com 4 indivíduos.
c. Três grupos, um com 5 indivíduos, um com 1 indivíduo, e um com 4 indivíduos.
d. Dois grupos com 5 indivíduos cada.
e. Dois grupos, um com 1 indivíduo e um com 9 indivíduos. 
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