Estatística Aplicada à Data Science

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· Pergunta 1
1 em 1 pontos
	 
	 
	 
	Continuando com o mesmo caso da questão anterior, relativa à aprovação, pelos bancos, de crédito na forma de cartão de crédito, como se fazia, no passado, a aprovação da concessão de cartões de crédito pelos bancos? E, hoje em dia, como os bancos fazem essa aprovação?
 
Reflita sobre essas perguntas e suas respostas, analise as afirmativas a seguir e assinale V
para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
 
 
I. ( ) No passado, os bancos faziam, e ainda fazem, ao menos em parte, a aprovação da concessão de cartões de crédito através da definição de regras que devem ser atendidas por cada cliente, tais como idade, emprego estável, renda fixa, dívidas pequenas, nome limpo e casa própria.
II. ( ) Hoje em dia, dentre outras alternativas, uma que é frequentemente usada pelos bancos são algoritmos de aprendizagem supervisionada que classificam se o cliente é um potencial bom ou mau pagador.
III. ( ) Para usarmos algoritmos de classificação com esse propósito de aprovar ou não cartões de crédito, precisamos de dados. Ensinamos ao algoritmo, com base nos dados que lhe são passados, a predizer clientes que são maus pagadores potenciais das faturas do cartão. Dessa forma, se o algoritmo, ao ser alimentado com os dados referentes a  um novo cliente, classificar esse cliente como um mau pagador potencial, o banco não aprovará o cartão.
IV. ( ) Para equipes de análise de crédito, poder contar com a ajuda de um software com a capacidade de recomendar a aprovação ou não da concessão do cartão é de grande valor.
V. ( ) A recomendação feita pelo software poderá ser tratada ao lado de outras regras de crédito para uma decisão final sobre a concessão de cartão para o cliente.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
 
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	
V, V, V, V.
 
 
	Resposta Correta:
	
V, V, V, V.
 
 
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. No passado, os bancos faziam a aprovação da concessão de cartões de crédito através da definição de regras que deviam ser atendidas por cada cliente; hoje em dia, algoritmos de aprendizado de máquina classificam se o cliente é um potencial bom ou mau pagador. Para isso, dados são necessários. Poder contar com a ajuda de um software com a capacidade de recomendar a aprovação ou não da concessão do cartão é de grande valor para a equipe de análise de crédito. A recomendação feita pelo software poderá ser tratada ao lado de outras regras de crédito para uma decisão final sobre a concessão de cartão para o cliente.
	
	
	
 
 
· Pergunta 2
0 em 1 pontos
	 
	 
	 
	Os modelos de regressão são de enorme importância na estatística e na ciência dos dados. Dentre os diversos modelos de regressão que existem, são justamente os modelos de regressão linear aqueles considerados os mais importantes e, sem dúvida, os mais difundidos, com aplicações nas mais diversas áreas.
 
Considerando as técnicas discutidas de desenvolvimento de modelos preditivos pautados em modelos de regressão linear simples ou múltipla,  analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
 
I. ( ) Modelos de regressão linear podem ser empregados na predição do peso médio (massa corporal média) de uma pessoa em função da sua altura, idade e sexo.
II. ( ) Modelos de regressão linear podem ser empregados na predição do consumo médio de combustível de um carro em função da potência do seu motor e do seu peso.
III. ( ) Modelos de regressão linear podem ser empregados na predição da renda média mensal de uma pessoa em função da sua escolaridade, idade, sexo e classe social.
IV. ( ) Modelos de regressão linear podem ser empregados na predição da classe social de uma pessoa em função da sua renda média mensal, escolaridade, idade e sexo.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
 
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	
F, F, F, F.
	Resposta Correta:
	
V, V, V, F.
	Feedback da resposta:
	Sua resposta está incorreta. A alternativa está incorreta, pois as três primeiras afirmativas se referem a situações nas quais a variável resposta é quantitativa, assim os modelos de regressão linear podem ser aplicados. Já a última afirmativa é falsa, pois se refere a uma situação em que a variável resposta é qualitativa, situação em que não podemos aplicar modelos de regressão.
	
	
	
 
 
· Pergunta 3
0 em 1 pontos
	 
	 
	 
	No decorrer desta unidade, apresentamos uma série de exemplos de problemas de regressão e de classificação. A diferença entre eles reside no tipo da variável resposta, se quantitativa ou qualitativa. Problemas de classificação são aqueles em que a variável resposta é qualitativa. As variáveis de entrada, também chamadas de regressoras ou preditoras, podem ser quantitativas ou qualitativas.
 
Em relação a problemas de classificação, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
 
I. ( ) A predição de se a pessoa é diabética em função de dados gerais sobre seu quadro clínico, seu histórico médico e dados sobre casos de diabetes na sua família é um problema de classificação.
II. ( ) A predição da falha de um componente estrutural em função das suas características químicas e físicas, da sua geometria e das condições de carga ao qual é submetido é um problema de classificação.
III. ( ) A predição de se um e-mail que chega à sua caixa de entrada é ou não um spam , em função das características gerais do e-mail e do seu texto (sua origem e palavras utilizadas no texto), é um problema de classificação.
IV. ( ) A predição de se o dólar vai subir ou não, em função do tipo de notícias políticas e econômicas divulgadas na tarde do dia anterior, tanto no âmbito nacional quanto internacional, é um problema de classificação.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	
F, F, V, V.
	Resposta Correta:
	
V, V, V, V.
	Feedback da resposta:
	Sua resposta está incorreta. A sequência está incorreta. Em todos os exemplos dados, a variável resposta é qualitativa: se a pessoa é diabética ou não; se haverá ou não falha de um componente estrutural; se um e-mail que chega à sua caixa de entrada é ou não um spam; se o dólar vai subir ou não. Isso caracteriza, em modelos preditivos, um problema de classificação.
	
	
	
 
 
· Pergunta 4
1 em 1 pontos
	 
	 
	 
	Entre as técnicas das quais lançou mão para a visualização dos dados da amostra, uma jovem cientista de dados usou gráficos de dispersão. Como cientista de dados, ela sabia exatamente em que situações empregar gráficos de dispersão. E você, será que você também já sabe?
 
Analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
 
I. ( ) Gráficos de dispersão, em inglês chamados de scatter plots, só podem ser usados para a visualização de uma única variável, a qual deve ser obrigatoriamente uma variável qualitativa.
II. ( ) Gráficos de dispersão são usados para a visualização da relação entre duas variáveis quantitativas, em que os dados das duas variáveis são plotados aos pares. Permite, dessa forma, a verificação visual, pelo estatístico ou pelo cientista de dados, se há uma tendência de uma variável aumentar quando a outra aumenta, diminuir quando a outra diminui, ou se não há uma relação aparente entre as duas.
III. ( ) Um gráfico de dispersão foi usado para exibir, em pares, a relação entre o valor do imóvel e a sua área. Esse tipo de gráfico é chamado, em inglês, de scatter plot.
IV. ( ) Um gráfico de dispersão foi usado para exibir, em pares, a relação entre o valor do imóvel e o seu andar. Esse tipo de gráfico é chamado, em inglês, de scatter plot.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
 
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	
F, V, V, V.
	Resposta Correta:
	
F, V, V, V.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. A única asserção falsa é a que afirma que gráficos de dispersão só podem ser usados para a visualização de uma única variável, a qual deve ser obrigatoriamente uma variável qualitativa.É correto dizer que são usados para a visualização da relação entre duas variáveis quantitativas, permitindo a verificação visual de tendência de uma variável aumentar quando a outra aumenta, diminuir quando a outra aumenta, ou se não há uma relação aparente entre as duas. Sendo assim, puderam  ser usados  para exibir, em pares, a relação entre o valor do imóvel e a sua área e o valor do imóvel e o seu andar.
	
	
	
 
 
·  Pergunta 5
1 em 1 pontos
	 
	 
	 
	Dados podem aparecer na forma de textos, imagens, vídeos, sons, tabelas, listas, sequências, séries, etc. São muitos os dados que hoje coletamos de diferentes fontes, e muitas as formas de organizá-los e armazená-los. Uma dessas forma, talvez a mais importante delas, são os dados estruturados.
 
Relativamente a esse assunto, analise as afirmativas a seguir.
 
I. Dados estruturados são dados que não possuem uma estrutura regular e repetitiva, seguindo um padrão comum adotado pelas ciências da computação, estatística e ciência dos dados.
II. A forma de organização básica dos dados, preferida na estatística e na ciência dos dados, é a forma tabular, na qual as variáveis são dispostas nas linhas e as observações são dispostas nas colunas.
III. Dados estruturados são dados que possuem uma estrutura regular e repetitiva, seguindo um padrão comum adotado pelas ciência da computação, estatística e ciência dos dados.
IV. A forma de organização básica dos dados, preferida na estatística e na ciência dos dados, é a forma tabular, na qual as variáveis são dispostas nas colunas e as observações são dispostas nas linhas.
 
Está correto o que se afirma em:
 
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	
III e IV, apenas.
	Resposta Correta:
	
III e IV, apenas.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. Dados estruturados são dados que possuem uma estrutura regular e repetitiva, seguindo um padrão comum adotado pelas ciência da computação, estatística e ciência dos dados. Também está correto dizer que a  forma de organização básica dos dados, preferida na estatística e na ciência dos dados, é a forma tabular, na qual as variáveis são dispostas nas colunas e as observações são dispostas nas linhas.
	
	
	
 
 
· Pergunta 6
1 em 1 pontos
	 
	 
	 
	Usamos gráficos para a visualização do comportamento (a descoberta de padrões), tanto de cada variável individualmente quanto da relação entre variáveis (o comportamento de uma em relação à outra). Ambas visualizações, seja da variável individualmente, seja da sua possível relação com outra variável, são de grande utilidade.
 
Quanto aos gráficos para a visualização da relação entre duas variáveis, analise as afirmativas a seguir:
I. Gráficos de dispersão são usados para a visualização da relação entre duas variáveis quantitativas.
II. Boxplots são usados para a visualização da relação entre uma variável quantitativa e uma variável qualitativa (ou os níveis de uma variável qualitativa).
III. Mosaic plots são usados para a visualização entre duas variáveis qualitativas (ou, em outras palavras, entre os níveis de duas variáveis qualitativas).
IV. Em qualquer uma das situações descritas acima, sempre exibiremos uma das variáveis no eixo horizontal e a outra no eixo vertical.
Está correto o que se afirma em:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	
I, II, III e IV.
	Resposta Correta:
	
I, II, III e IV.
	Feedback da resposta:
	Sua resposta está correta. A alternativa está correta, pois uma árvore faz partição recursiva das variáveis de entrada hierarquicamente; a cada estágio da construção da árvore, o nó inicial e depois os nós intermediários dividem o domínio da variável de entrada em questão, de onde bifurcam os seus ramos para a esquerda e para a direita; esses valores indicam como se deve ler a árvore, ao se caminhar pelos seus ramos; em cada nó intermediário ou no nó inicial há um valor quantitativo ou qualitativo, que é o valor escolhido pela árvore para fazer a partição da variável estágio; e em árvores de decisão de classificação ou regressão, os nós terminais exibem os valores estimados para a variável resposta.
	
	
	
 
 
· Pergunta 7
1 em 1 pontos
	 
	 
	 
	Modelos de regressão linear são os mais importantes modelos de regressão da estatística e da ciência dos dados. Eles são divididos em dois grupos: modelos de regressão linear simples e modelos de regressão linear múltipla.
 
Referente ao modelo de regressão linear múltipla para o valor do imóvel em função da sua área, seu andar e sua localização, analise as afirmativas a seguir.
 
I. O estatístico desenvolveu um modelo completo para o valor esperado de   (valor do imóvel) em função de   (área do imóvel),   (andar do imóvel) e  (localização do imóvel), simultaneamente. Esse modelo ficou assim:
 
 
II. Os coeficientes b1 = 4,87, b3 = 6,36 e b3 = - 27,43 indicam, respectivamente, quanto varia o valor esperado para o apartamento com a variação unitária de sua área (em metros quadrados), a variação unitária do seu andar (1 andar a mais) e a sua localização (bairro = 0 ou centro = 1).
III. Com base nesse modelo, foi possível verificar que, para apartamentos de mesma área e mesmo andar, porém um no bairro e outro no centro, o apartamento do centro tem um valor esperado menor que o do bairro em 27,43 mil reais (27 mil arredondando para mil reais). Isso é válido para aquele município e para aqueles dados da corretora.
IV. Com base nesse modelo, foi possível verificar que um apartamento de 50 metros quadrados no 10º andar tem um valor esperado de 339,77 mil reais no bairro contra um valor esperado de 312,34 mil para um apartamento de mesma área e andar no centro.
Está correto o que se afirma em:
 
 
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	
I, II, III e IV.
	Resposta Correta:
	
I, II, III e IV.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. A alternativa está correta, pois todas as afirmativas se apresentam de maneira adequada. O modelo é exatamente aquele informado, assim como a interpretação para os seus coeficientes. Também foi possível verificar que o valor esperado para um apartamento no centro é menor que o valor esperado para um apartamento no bairro em 27,43 mil reais e que a estimativa para o valor esperado de um apartamento de 50 metros quadrados no 10º andar é de 339,77 mil reais no bairro contra um valor esperado de 312,34 para um no centro de mesma área e andar.
	
	
	
 
 
·  Pergunta 8
1 em 1 pontos
	 
	 
	 
	Tarefas de classificação são muitos comuns na estatística e na ciência dos dados, por serem muito comuns em todas atividades humanas, na ciência, na vida social ou nos negócios.
Especificamente, discutimos aplicações de modelos preditivos de classificação baseados em modelos de regressão logística simples ou múltipla.
Com isso em mente, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
 
I. Regressão logística pode ser empregada na predição do peso médio (massa corporal média) de uma pessoa em função de sua altura, idade e sexo.
II. Regressão logística pode ser empregada na predição do consumo médio de combustível de um carro em função da potência do seu motor e do seu peso.
III. Regressão logística pode ser empregada na predição da probabilidade de uma pessoa votar em um determinado candidato e não nos outros em função de sua escolaridade, idade, sexo e classe social.
IV. Regressão logística pode ser empregada na predição da probabilidade de a pessoa ser diabética em função de um conjunto de sintomas clínicos que apresenta.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
 
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	
F, F, V, V.
	Resposta Correta:
	
F, F, V, V.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. As duas primeiras situações se referem à predição de variáveis resposta quantitativas, o que não é possível com modelos de regressão logística; já as duas últimas situações são adequadas ao emprego de modelos de regressão logística.
	
	
	
 
 
·  Pergunta 9
0 em 1 pontos
	 
	 
	 
	O modelo de regressão linear simples desenvolvido pelo estatístico para a predição do valor esperado para o imóvelem função da sua área foi:
 
 
Ao tomar como base esse modelo, que foi ajustado aos dados da amostra cedida pela corretora ao estatístico, podemos estimar que o valor esperado para um apartamento de área igual a 58,0 metros quadrados é igual a (arredondando para mil reais):
 
 
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	
322.
	Resposta Correta:
	
326.
 
	Feedback da resposta:
	Sua resposta está incorreta. A alternativa está incorreta. Ao substituirmos na equação do modelo pelo valor de 58,0 metros quadrados, obtemos y = 27,22 + 5,15 x 58,0 = 325,92. Esse valor, arredondado para unidades de mil reais, resulta em 326 KR$.
	
	
	
 
 
· Pergunta 10
1 em 1 pontos
	 
	 
	 
	O ser humano tem enorme facilidade em agrupar, por similaridade, e classificar coisas, todos os tipos de coisas. Por conta disso, problemas de classificação são muito frequentes no mundo, mais frequentes que problemas de regressão. Fornecemos alguns exemplos de aplicação de métodos de classificação no mundo dos negócios. Dentre esses exemplos, encontramos:
 
I. a Netflix usa classificadores para recomendar filmes. Para a Netflix, o valor desse tipo de aplicação é que, quanto mais filmes assistirmos, maior será a sua receita;
II. o Facebook usa classificadores para recomendar novas amizades para a nossa rede de relacionamento. Para o Facebook, o valor desse tipo de aplicação é que, quanto maior nossa rede de relacionamento, maior será a sua receita;
III. um banco de varejo usa classificadores para detectar se uma operação com cartão de débito ou crédito é ou não uma operação fraudulenta. Para o banco, o valor dessa aplicação é que, quanto antes operações fraudulentas forem detectadas, mais rapidamente o banco pode agir para impedir perdas para seus clientes e para ele próprio;
IV. uma concessionária de distribuição de energia elétrica usa classificadores para identificar casos potenciais de roubo de energia da rede, os famosos “gatos”. Para as concessionárias de distribuição de energia elétrica, o valor dessa aplicação é evitar prejuízo com o furto de energia da rede, além do relevante aspecto de prevenção de acidentes decorrentes de instalações clandestinas.
 
Está correto o que se afirma em:
 
 
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	
I, II, III e IV.
	Resposta Correta:
	
I, II, III e IV.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. Todos os exemplos listados nesta questão são problemas de classificação, os quais, como dissemos no enunciado, são muito frequentes no mundo. Em todos eles, a variável resposta é uma variável qualitativa, ou dicotômica, ou politômica.