Atividade 4 (A4)_ 232GGR0890A - ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE

Prévia do material em texto

Iniciado em segunda, 30 out 2023, 09:35
Estado Finalizada
Concluída em segunda, 30 out 2023, 10:14
Tempo
empregado
38 minutos 2 segundos
Avaliar 10,00 de um máximo de 10,00(100%)
Questão 1
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. A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.
b. As asserções I e II são proposições falsas.
c. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justi�cativa correta da I.
d. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justi�cativa da I.
e. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira. 
Guia Digital Carreiras e Internacionalização NAP CPA Responsabilidade Socioambiental
Minhas Disciplinas Minhas Bibliotecas
 BB 
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/GuiaDigital/Guia+digital/index.html
https://carreiras.fmu.br/
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/NAP/inicial/nap/fmu/index.html
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/CPA/landing_CPA/index.html
https://portal.fmu.br/sustentabilidade
https://ambienteacademico.com.br/
https://ambienteacademico.com.br/
https://ambienteacademico.com.br/course/view.php?id=236
Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Um jovem cientista de dados realizou uma análise de agrupamento de apenas cinco estados americanos parte do famoso conjunto de dados
USArrests, o qual possue 50 observações (50 estados americanos) de 4 variáveis (Murder, Assault, UrbanPop e Rape).
 
Obteve o resultado exibido na figura exibida adiante:
 
Figura - Dendrograma do agrupamento dos cinco estados
Fonte: Elaborada pelo autor
 
Relativamente à interpretação desta figura, assinale a alternativa correta:
 
 
a. É um dendrograma, ou seja, um grá�co na forma de uma árvore, que lido de cima para baixo, na altura (height) 1,5 sugere a
formação de 10 grupos.
b. É um dendrograma, ou seja, um grá�co na forma de uma árvore, que lido de baixo para cima, na altura (height) 1,5 sugere a
formação de 6 grupos.
c. É um dendrograma, ou seja, um grá�co na forma de uma árvore, que sugere serem os estados New Mexico e Oklahoma os
mais próximos em termos de violência urbana.
d. É um dendrograma, ou seja, um grá�co na forma de uma árvore, que sugere serem os estados Texas e Arkansas os mais
próximos em termos de violência urbana.
e. É um dendrograma, ou seja, um grá�co na forma de uma árvore, que representa os vários grupos formados em cada
estágio do processo de agrupamento hierárquico.

Guia Digital Carreiras e Internacionalização NAP CPA Responsabilidade Socioambiental
Minhas Disciplinas Minhas Bibliotecas
 BB 
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/GuiaDigital/Guia+digital/index.html
https://carreiras.fmu.br/
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/NAP/inicial/nap/fmu/index.html
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/CPA/landing_CPA/index.html
https://portal.fmu.br/sustentabilidade
https://ambienteacademico.com.br/
https://ambienteacademico.com.br/
https://ambienteacademico.com.br/course/view.php?id=236
Questão 3
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, F, V, V.
b. F, V, V, F.
c. F, V, V, V.
d. V, V, V, F. 
e. F, V, F, V.
Guia Digital Carreiras e Internacionalização NAP CPA Responsabilidade Socioambiental
Minhas Disciplinas Minhas Bibliotecas
 BB 
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/GuiaDigital/Guia+digital/index.html
https://carreiras.fmu.br/
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/NAP/inicial/nap/fmu/index.html
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/CPA/landing_CPA/index.html
https://portal.fmu.br/sustentabilidade
https://ambienteacademico.com.br/
https://ambienteacademico.com.br/
https://ambienteacademico.com.br/course/view.php?id=236
Questão 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
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. F, V, V, F.
b. V, V, V, F.
c. V, V, V, V. 
d. V, V, F, F.
e. V, V, F, V.
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, F, V.
b.  F, V, F, F.
c. F, F, V, V.
d. F, V, V, V.
e. F, V, V, F. 
Guia Digital Carreiras e Internacionalização NAP CPA Responsabilidade Socioambiental
Minhas Disciplinas Minhas Bibliotecas
 BB 
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/GuiaDigital/Guia+digital/index.html
https://carreiras.fmu.br/
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/NAP/inicial/nap/fmu/index.html
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/CPA/landing_CPA/index.html
https://portal.fmu.br/sustentabilidade
https://ambienteacademico.com.br/
https://ambienteacademico.com.br/
https://ambienteacademico.com.br/course/view.php?id=236
Questão 6
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. F, F, F, F. 
b. V, V, F, V.
c. V, V, F, F.
d. V, V, V, V.
e. F, V, F, V.
Guia Digital Carreiras e Internacionalização NAP CPA Responsabilidade Socioambiental
Minhas Disciplinas Minhas Bibliotecas
 BB 
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/GuiaDigital/Guia+digital/index.html
https://carreiras.fmu.br/
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/NAP/inicial/nap/fmu/index.html
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/CPA/landing_CPA/index.html
https://portal.fmu.br/sustentabilidade
https://ambienteacademico.com.br/
https://ambienteacademico.com.br/
https://ambienteacademico.com.br/course/view.php?id=236
Questão 7
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, V.
 

c. V, V, V, F.
d. F, V, F, V.
e. F, V, V, F.
Guia Digital Carreiras e Internacionalização NAP CPA Responsabilidade Socioambiental
Minhas Disciplinas Minhas Bibliotecas
 BB 
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/GuiaDigital/Guia+digital/index.html
https://carreiras.fmu.br/
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/NAP/inicial/nap/fmu/index.html
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/CPA/landing_CPA/index.html
https://portal.fmu.br/sustentabilidade
https://ambienteacademico.com.br/
https://ambienteacademico.com.br/
https://ambienteacademico.com.br/course/view.php?id=236
Questão 8
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 verdadeiras, mas a II não é uma justi�cativa  da I.
b. A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.
c. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira. 
d. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justi�cativa correta da I.
e. As asserções I e II são proposições falsas.
Guia Digital Carreiras e Internacionalização NAP CPA Responsabilidade Socioambiental
Minhas Disciplinas Minhas Bibliotecas
 BB 
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/GuiaDigital/Guia+digital/index.html
https://carreiras.fmu.br/
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/NAP/inicial/nap/fmu/index.html
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/CPA/landing_CPA/index.html
https://portal.fmu.br/sustentabilidade
https://ambienteacademico.com.br/
https://ambienteacademico.com.br/
https://ambienteacademico.com.br/course/view.php?id=236
Questão 9
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
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 com 5 indivíduos cada.
b. Três grupos, um com 5 indivíduos, um com 1 indivíduo, e um com 4 indivíduos.
c. Dois grupos, um com 6 indivíduos e outro com4 indivíduos. 
d. Quatro grupos, um com 5 indivíduos, dois com 1 indivíduo cada, e um com 4 indivíduos.
e. Dois grupos, um com 1 indivíduo e um com 9 indivíduos.
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 seu desvio padrão, e depois se divide o resultado pela média da variável.
b. Na padronização, se calcula a média geral entre todas variáveis e depois se subtrai este valor de cada uma das variáveis.
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 não se faz nada com respeito à sua média.
e. Na padronização, se subtrai de cada variável sua média, e depois se divide o resultado pelo seu desvio padrão. 
◄ Compartilhe
Seguir para...
Revisão Atividade 4 (A4) ►
Guia Digital Carreiras e Internacionalização NAP CPA Responsabilidade Socioambiental
Minhas Disciplinas Minhas Bibliotecas
 BB 
https://ambienteacademico.com.br/mod/forum/view.php?id=1076567&forceview=1
https://ambienteacademico.com.br/mod/quiz/view.php?id=1076572&forceview=1
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/GuiaDigital/Guia+digital/index.html
https://carreiras.fmu.br/
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/NAP/inicial/nap/fmu/index.html
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/CPA/landing_CPA/index.html
https://portal.fmu.br/sustentabilidade
https://ambienteacademico.com.br/
https://ambienteacademico.com.br/
https://ambienteacademico.com.br/course/view.php?id=236
Guia Digital Carreiras e Internacionalização NAP CPA Responsabilidade Socioambiental
Minhas Disciplinas Minhas Bibliotecas
 BB 
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/GuiaDigital/Guia+digital/index.html
https://carreiras.fmu.br/
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/NAP/inicial/nap/fmu/index.html
https://codely-fmu-content.s3.amazonaws.com/Moodle/CPA/landing_CPA/index.html
https://portal.fmu.br/sustentabilidade
https://ambienteacademico.com.br/
https://ambienteacademico.com.br/
https://ambienteacademico.com.br/course/view.php?id=236