Atividade 4 (A4)_ Revisão da tentativa

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02/06/2023, 14:46 Atividade 4 (A4): Revisão da tentativa
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Iniciado em sexta, 2 jun 2023, 14:38
Estado Finalizada
Concluída em sexta, 2 jun 2023, 14:45
Tempo
empregado
7 minutos 10 segundos
Avaliar 9,00 de um máximo de 10,00(90%)
Questão 1
Correto
Atingiu 1,00 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. F, V, V, V.
b. V, V, V, F.
c. F, V, V, F.
d. F, V, F, V.
e. V, V, V, V.
 

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Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 3
Incorreto
Atingiu 0,00 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, V, V, F.
d. V, V, V, V.
e. F, F, 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 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 não se faz nada com respeito ao seu desvio padrão.
d. Na padronização, se subtrai de cada variável seu desvio padrão, e depois se divide o resultado pela média da variável.
e. Na padronização, se subtrai de cada variável sua média, e depois se divide o resultado pelo seu desvio padrão.
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Questão 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 5
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Leia o excerto a seguir:
“A ciência dos dados é uma fusão de múltiplas disciplinas, incluindo estatística, ciência da computação, tecnologia da informação e campos de
domínios específicos. Consequentemente, podem-se utilizar de muitos termos diferentes para se referir a um dado conceito.”
 
BRUCE, Peter; BRUCE, Andrew. Estatística prática para cientistas de dados: 50 conceitos iniciais. Rio de Janeiro: Alta Books, 2019, p. xv.
 A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
 
I. Sabemos que, na ciência dos dados, podem-se utilizar de muitos termos diferentes para se referir a um dado conceito.
Pois
II. A estatística usa, de forma profunda, a matemática como pilar do seu desenvolvimento. É considerada a ciência mais sutil, e a mais ampla,
quanto o assunto são dados. É usada por todas áreas científicas.
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. As asserções I e II são proposições falsas.
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.
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 amenor 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. 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.
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Questão 6
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 7
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Os métodos de aprendizagem estatística (statistical learning, em inglês) são divididos em métodos de aprendizagem supervisionada e
métodos de aprendizagem não supervisionada. Para cada uma dessas diferentes abordagens, há uma coleção relativamente grande de
diferentes métodos, cada um com seu próprio jeito de funcionamento.
 
Assinale a alternativa que indica um problema de aprendizagem não supervisionada:
a. Ajudaremos médicos se conseguirmos avaliar a gravidade de uma doença a partir de dados relativos às condições do paciente.
b. Pretendemos ter uma ideia do volume de vendas de um produto de varejo a partir de algumas características do ponto de
venda.
c. Desejamos entender se há similaridade entre observações (indivíduos) de uma certa amostra de dados.
d. Gostaríamos de saber que pessoas �carão inadimplentes com o pagamento das faturas de seus cartões de crédito.
e. Queremos estimar o valor de imóveis a partir das suas características, tais como sua área, seu andar e sua localização.
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, F, F.
c. F, F, V, V.
d. F, V, F, V.
e. F, V, V, F.
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Questão 8
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 9
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
A estatística, a ciência da computação, a mineração de dados e a ciência dos dados são áreas correlacionadas. Dentre essas, a mais antiga é
a estatística, seguida da ciência da computação, depois da mineração de dados, e finalmente da ciência dos dados, a mais nova dessas
quatro áreas de conhecimento.
 
Com referência ao relacionamento entre essas quatro áreas de conhecimento humano, analise as afirmativas a seguir:
 
I. Algoritmos de machine learning nasceram na ciência da computação. Hoje são usados na estatística, na mineração de dados e na ciência
dos dados.
II. Dentre as diversas áreas citadas, é a estatística que possui os melhores fundamentos para a interpretação de fenômenos aleatórios.
III. A estatística é considerada a mais sutil, e a mais ampla, quando nos referimos a análise de dados. É aplicada a todas áreas de atividade
humana.
IV. Sabemos que, na ciência dos dados, podem-se utilizar de muitos termos diferentes, herdados das outras áreas, para se referir a um
mesmo conceito.
 
 
a. I, II e IV apenas.
b. I, III e IV apenas.
c. I, II, III e IV.
d. II e III apenas.
e. I, II e III apenas.
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, F, F.
c. F, V, V, F.
d. V, V, F, V.
e. V, V, V, V.
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Questão 10
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, V.
b. F, V, F, V.
c. V, V, F, F.
d. V, V, V, V.
e. F, F, F, F.
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