estatistica Atividade 4 (A4)_ Revisão da tentativa

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24/02/2023, 13:58 Atividade 4 (A4): Revisão da tentativa
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Iniciado em quinta, 19 mai 2022, 18:57
Estado Finalizada
Concluída em sexta, 20 mai 2022, 17:51
Tempo
empregado
22 horas 54 minutos
Avaliar 10,00 de um máximo de 10,00(100%)
Questão 1
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, V, V, V.
b. F, V, V, F.
c. F, V, F, V.
d. 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.
e. F, F, V, V.
 
A resposta correta é: V, V, V, F.
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Questão 2
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, V, F, V.
c. V, V, F, F.
d. V, V, V, V.
e. 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.
A resposta correta é: F, F, F, F.
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Questão 3
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. 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. A asserção
I é uma
proposição
falsa, e a II
é uma
proposição
verdadeira.
 Resposta correta. A alternativa está correta, pois no agrupamento hierárquico, diferentemente do que se
requer para o agrupamento por k-médias, o usuário não especi�ca o número de grupos que o algoritmo
deve formar. Em estágios progressivos, se parte de tantos grupos quanto o número de registros
(observações) do conjunto de dados, formam-se sequencialmente vários agrupamentos, por fusão entre
grupos mais similares entre si, até se formar um único grupo, ao �nal, com todos os registro do conjunto de
dados analisado. Ao usuário cabe examinar essa estrutura, e decidir que agrupamentos fazem mais sentido
para a sua análise.
d. A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.
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 4
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.
 Resposta correta. A alternativa está correta. A questão solicita a alternativa com o menor número de
grupos que você naturalmente formaria. Há três alternativas com dois grupos, porém aquela que parece
ser a mais natural é a que agrupa 6 indivíduos do lado esquerdo do grá�co e 4 indivíduos do lado direito,
pois as outras alternativas com dois grupos não são tão naturais quanto essa opção.
b. Dois grupos com 5 indivíduos cada.
c. Dois grupos, um com 1 indivíduo e um com 9 indivíduos.
 
 
d. Quatro grupos, um com 5 indivíduos, dois com 1 indivíduo cada, e um com 4 indivíduos.
e. Três grupos, um com 5 indivíduos, um com 1 indivíduo, e um com 4 indivíduos.
A resposta correta é: Dois grupos, um com 6 indivíduos e outro com 4 indivíduos.
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Questão 5
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, F.
b. 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.
c. V, V, F, V.
d. V, V, F, F.
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
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, F, F, V.
b. V, V, F, F.
c. 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.
d. F, V, V, F.
e. V, V, V, F.
A resposta correta é: V, V, V, V.
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Questão 7
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 verdadeiras, mas a II não é uma justi�cativa da I.
b. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justi�cativa correta da I.
c. A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.
d. 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.
e. As asserções I e II são proposições falsas.
A resposta correta é: A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
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Questão 8
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 indicam dois 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. F, V, V, F.
c. V, F, V, F.
d. F, V, V, F.
e. F, V, F, V.
A resposta correta é: V, F, F, V.
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Questão 9
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
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 calcula a média geral entre todas variáveis e depois se subtrai este valor de cada uma das variáveis.
 
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 sua média, e
depois se divide o resultado
pelo seu desvio padrão.
 Resposta correta. A alternativa está correta. Na estatística, assim como nas suas ciências
correlatas, como a ciência dos dados e a mineração de dados, a padronização de uma
variável quantitativa é feita subtraindo-se dessa variável a sua média e depois dividindo-
se o resultado pelo seu desvio padrão.
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 subtrai de cada variável seu desvio padrão, e depois se divide o resultado pela média da variável.
A resposta correta é: Na padronização, se subtrai de cada variável sua média, e depois se divide o resultado pelo seu desvio padrão.
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Questão 10
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
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.
 
 
a. II e III, apenas.
b. I,
II,
III
e
IV.
 Resposta correta. Na aprendizagem supervisionada, de�nimos 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; na aprendizagem supervisionada, também chamamos a variável resposta de variável de saída
ou variável dependente e as variáveis de entrada, de variáveis regressoras, preditoras ou independentes. 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.
c. II, III e IV, apenas.
d. I, III e IV, apenas.
e. I, II e IV, apenas.
 
A resposta correta é: I, II, III e IV.
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