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Atividade 2 - Estatística e Data Science

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02/06/2023, 10:43 Atividade 2 (A2): Revisão da tentativa
https://ambienteacademico.com.br/mod/quiz/review.php?attempt=2387043&cmid=784159 1/9
Iniciado em sexta, 2 jun 2023, 09:59
Estado Finalizada
Concluída em sexta, 2 jun 2023, 10:42
Tempo
empregado
43 minutos 35 segundos
Avaliar 10,00 de um máximo de 10,00(100%)
Questão 1
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Vimos que uma jovem cientista de dados realizou o treino (ajuste) de um modelo de regressão logística múltipla aos dados da amostra. Os
resultados que encontrou foram muito ricos, sugerindo uma série de explicações, aprendidas pelo algoritmo com base nos dados fornecidos.
Veja que dizemos “explicações sugeridas”, pois qualquer resultado de um algoritmo deve ser confrontado com especialistas da área em
estudo. Contudo, vamos rever o que o modelo de regressão múltipla treinado pela jovem cientista de dados sugere. Para isso, analise as
afirmativas a seguir.
 
I. A probabilidade da inadimplência cresce com o aumento dos gastos médios com o cartão de crédito. Isto, que nos parece óbvio, foi o
que os dados “contaram” para o algoritmo de regressão logística múltipla.
II. A probabilidade da inadimplência cresce com o aumento da renda média mensal das pessoas. Isto não é tão óbvio e provavelmente não
teríamos coragem de generalizar para outras situações, mas foi o que os dados da amostra do gerente do banco “contaram” para o
algoritmo de regressão logística múltipla.
III. Para duas pessoas com a mesma renda mensal e o mesmo gasto mensal com cartão de crédito, a probabilidade de inadimplência com
o cartão é maior para aquela sem emprego estável. Novamente, isto foi o que os dados amostrados “contaram” para o algoritmo de
regressão logística múltipla.
IV. O modelo de regressão logística múltipla, ajustado aos dados da amostra, consegue predizer os efeitos da renda mensal da pessoa, do
seu gasto médio mensal com cartão de crédito e se ela tem ou não um emprego estável, na probabilidade de a pessoa ficar
inadimplente com o cartão de crédito. Um algoritmo desse tipo pode ajudar no processo decisório de um banco quanto à aprovação de
cartão de crédito, ao lado de outros critérios e ferramentas analíticas disponíveis para o banco.
Está correto o que se afirma em:
a. I e II, apenas.
b. II, III e IV, apenas.
c. III e IV, apenas.
d. I, II, III e IV.
e. II e III, apenas.
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02/06/2023, 10:43 Atividade 2 (A2): Revisão da tentativa
https://ambienteacademico.com.br/mod/quiz/review.php?attempt=2387043&cmid=784159 2/9
Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Naturalmente, dados ocupam uma posição central, tanto na estatística quanto na ciência dos dados. Entendê-los, saber da sua natureza, o
que representam, é de suma importância, antes da realização de qualquer análise ou projeto. Os dados são divididos entre quantitativos e
qualitativos, na estatística e na ciência dos dados. Relativamente aos qualitativos, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s)
Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
 
I. ( ) Dados qualitativos dicotômicos são dados observados de variáveis qualitativas que podem assumir apenas dois níveis (também
chamados de classes) como seus valores, tais como sexo (feminino ou masculino), ocupação (empregado ou desempregado),
localização (bairro ou centro), emprego estável (sim ou não), inadimplente (sim ou não).
II. ( ) Dados qualitativos politômicos são aqueles oriundos de variáveis qualitativas que podem assumir três ou mais níveis como seus
valores, tais como classe social (A, B, C, D e E), escolaridade (fundamental, médio, superior), gravidade da doença (baixa, média, alta).
III. ( ) A função table() do R permite a contagem da frequência de cada nível assumido por uma variável qualitativa em uma dada amostra,
e foi usada pela jovem cientista de dados para contar a frequência de pessoas com ou sem emprego estável e se ficaram ou não
inadimplentes com o pagamento das faturas do cartão no período amostrado.
IV. ( ) Um mosaicplot permite a visualização gráfica da relação entre duas variáveis qualitativas. Foi usado por uma jovem cientista de
dados para examinar a possível relação entre duas variáveis qualitativas dicotômicas: pessoas com ou sem emprego estável e se
ficaram ou não inadimplentes com o pagamento das faturas do cartão de crédito ao longo do período amostrado. Ela percebeu, ao ver o
gráfico resultante (ver figura adiante), que parece haver um maior nível de inadimplência com o cartão entre aquelas que não têm
emprego estável.
 
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
 
a. F, V, F, V.
b. F, F, F, F.
c. V, V, F, F.
d. V, V, F, V.
e. V, V, V, V.
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Questão 3
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
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:
 
 
a. I e III, apenas.
b. I e II, apenas.
c. I, II, III e IV.
d. II e IV, apenas.
e. III e IV, apenas.
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Questão 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
A amostra relativa aos dados de inadimplência com cartões tinha 200 observações de 4 variáveis: a renda mensal da pessoa (R$), seu gasto
médio com cartão de crédito (R$), se a pessoa tinha um emprego estável (Sim ou Não) e se a pessoa havia, ao longo do período pesquisado,
ficado inadimplente com o pagamento de faturas do cartão ao menos uma vez (Sim ou Não).
Reflita sobre esse caso, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
 
I. ( ) Todos os dados fornecidos pelo gerente do banco à jovem cientista de dados são dados relativos a variáveis quantitativas.
II. ( ) Todos os dados fornecidos pelo gerente do banco à jovem cientista de dados são dados relativos a variáveis qualitativas.
III. ( ) Dentre os dados fornecidos pelo gerente do banco à jovem cientista de dados, dois são relativos a uma variável quantitativa e dois
são relativos a variáveis qualitativas.
IV. ( ) Dentre os dados fornecidos pelo gerente do banco à jovem cientista de dados, um é relativo a uma variável quantitativa e os outros
são relativos a variáveis qualitativas.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
 
a. F, V, F, V.
b. V, V, F, F.
c. V, V, F, V.
d. F, F, V, F.
e. F, V, V, V.
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Questão 5
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Entre as técnicas das quais lançou mão para a visualização dos dados da amostra, uma jovem cientista de dados usou boxplots (diagramas
de caixas). Como cientista de dados, ela sabia exatamente em que situações empregar boxplots. 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. ( ) Para examinar visualmente a relação entre duas variáveis, em que uma é quantitativa e a outra é qualitativa, não é possível a
utilização de gráficos de dispersão.
II. ( ) Boxplots são uma solução inteligente para a visualização da relação entre uma variável quantitativa e uma variável qualitativa, em
que no eixo horizontal indicamos os níveis da variável qualitativa e no eixo vertical, a variação dos valores observados para a variável
quantitativa.
III. ( ) Para examinar visualmente a relação entre duas variáveis quantitativas, um dos gráficos preferidos é o diagrama de caixas, também
conhecido como boxplot.
IV. ( ) Na construção de um boxplot, podemos representar no eixo vertical os níveis da variável qualitativa e no eixo horizontal, os valores
da variável quantitativa. Nesse caso, a visualização da variação dos dados da variável quantitativa é exibida horizontalmente, e os
níveis (classes) da variável qualitativa são exibidos verticalmente.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
a. F, F, V, V.
b. V, V, F, F.
c. F, V, V, F.
d. V, F, F, V.
e. V, V, F, V.
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Questão 6
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Estudamos algoritmos preditivos com base em (1) modelos de regressão linear e (2) modelos de regressão logística. Esses modelos são
aplicados em situações bem distintas, que dependem, essencialmente, da natureza da variável resposta, também chamada de variável
dependente.
 
Com esses dois modelos em mente, analise as afirmativas a seguir.
 
I. Modelos de regressão logística simples são usados na predição de uma variável resposta qualitativa quando há mais do que uma
variável de entrada.
II. Modelos de regressão linear simples são usados na predição de uma variável resposta qualitativa quando se considera apenas uma
variável de entrada.
III. Um possível modelo de regressão logística simples para a predição da probabilidade de inadimplência é:
 
em que e são os coeficientes do modelo, , o gasto médio mensal da pessoa com cartão de crédito e , o valor esperado para a
probabilidade de a pessoa ficar ou não inadimplente com o pagamento das faturas do cartão.
 
IV. O método comumente usado para calcular os valores dos coeficientes e é o Método da Máxima Verossimilhança. Para isso, pode-
se fazer uso do software estatístico R.
 
Está correto o que se afirma em:
 
a. III e IV, apenas.
b. II e III, apenas.
c. I, II e IV, apenas.
d. I e II, apenas.
e. II, III e IV, apenas.
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Questão 7
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Ao longo das nossas discussões, demos foco a um classificador chamado de regressão logística que, apesar do nome regressão (esse nome
por razões históricas e por conta de algumas de suas características), é usado como um classificador. Mas também vimos que existem outros
tipos de classificadores.
Relativamente a esse assunto de algoritmos de classificação, analise as afirmativas a seguir.
 
I. Regressão logística é o único método de aprendizagem supervisionada que é utilizado para classificação, todos outros métodos são
métodos de regressão.
II. Apesar do nome regressão logística, o que acaba sendo um pouco confuso para iniciantes, na verdade este é um dos vários métodos
de aprendizagem supervisionada utilizado para classificação.
III. Dentre os métodos utilizados para classificação se encontram regressão logística, análise discriminante linear (LDA = Linear
Discriminant Analysis), árvores de decisão para classificação, máquinas de vetores de suporte (SVM = support vector machines) e k-
vizinhos mais próximos (KNN = k-nearest neighbors).
IV. Regressão linear não é um método de classificação, mas, sim, um dos métodos preditivos de aprendizagem supervisionada usados na
predição de valores de variáveis respostas quantitativas.
 
Está correto o que se afirma em:
 
 
a. II, apenas.
b. II, III e IV, apenas.
c. III, apenas.
d. I, III e IV, apenas.
e. II e III, apenas.
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Questão 8
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 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.
 
 
Está correto o que se afirma em:
 
a. I, II, III e IV.
b. II, III e IV, apenas.
c. I, II e IV, apenas.
d. II e III, apenas.
e. I, III e IV, apenas.
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Questão 9
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 10
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Vimos que são muitos os algoritmos de classificação usados na estatística ou na ciência dos dados. Vimos também que podem ser divididos
entre classificadores determinísticos ou probabilísticos, em que, dentre estes últimos, se encontra o modelo de regressão logística.
Relativamente a modelos de regressão logística, que são aqui o nosso foco, analise as afirmativas a seguir.
 
I. Modelos de regressão logística são usados como modelos preditivos para casos em que a variável resposta é qualitativa,
preferencialmente qualitativa dicotômica. As variáveis de entrada podem ser de qualquer tipo, quantitativas ou qualitativas.
II. Modelos de regressão logística são chamados de regressão logística simples, quando só há uma variável de entrada, também
denominada de variável regressora, variável preditora ou variável independente.
III. Modelos de regressão logística são chamados de regressão logística múltipla, quando há mais do que uma variável de entrada, também
denominadas de variáveis regressoras, variáveis preditoras ou variáveis independentes.
IV. Modelos de regressão logística são classificadores probabilísticos. Por exemplo, para dados sintomas de um certo paciente, um modelo
de regressão logística, depois de adequadamente treinado, fará a predição da probabilidade deste paciente estar ou não infectado com
o vírus HIV.
 
Está correto o que se afirma em:
 
a. I, II e III, apenas.
b. I, II, III e IV.
c. I e III, apenas.
d. IV, apenas.
e. II e III, apenas.
Vimos que há dois principais tipos de aprendizagem supervisionada: problema de regressão e problema de classificação. São os tipos de
variáveis resposta dos dados em análise que distinguem esses dois tipos entre si.
 
Relativamente a esses dois tipos, analise as afirmativas a seguir.
 
I. Na aprendizagem supervisionada, um problema de regressão é um no qual a variável resposta é qualitativa.
II. Na aprendizagem supervisionada, um problema de regressão é um no qual a variável resposta é quantitativa.
III. Na aprendizagem supervisionada, um problema de classificação é um no qual a variável resposta é qualitativa.
IV. Na aprendizagem supervisionada, um problema de classificação é um no qual a variável resposta é quantitativa.
Está correto o que se afirma em:
a. II e III, apenas.
b. III e IV, apenas.
c. I e III, apenas.
d. II e IV, apenas.
e. III, apenas.
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