Atividade 4 (A4)_ Revisão da tentativa

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Questão 1
Correto
Atingiu 1,00 de
1,00
Remover
marcação
Iniciado em domingo, 3 dez 2023, 22:03
Estado Finalizada
Concluída em domingo, 3 dez 2023, 22:11
Tempo
empregado
7 minutos 38 segundos
Avaliar 10,00 de um máximo de 10,00(100%)
232GGR0890A - ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE
QUESTIONÁRIO
Atividade 4 (A4)
Leia o excerto a seguir:
“Normalização: É comum normalizar (padronizar) variáveis contínuas através da subtração da média e divisão pelo desvio-padrão, ou então as
variáveis com grande escala dominarão o processo de agrupamento (veja Padronização (Normalização, Escores Z), no Capítulo 6).”
 
BRUCE, Peter; BRUCE, Andrew. Estatística prática para cientistas de dados: 50 conceitos iniciais. Rio de Janeiro: Alta Books, 2019, p. 265.
 A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
 
I. Sabemos que, na estatística ou na ciência dos dados, é comum normalizar (padronizar) variáveis quantitativas, ou variáveis contínuas, antes
da realização de uma análise de agrupamento.
Pois
II. No conjunto de dados observados (a amostra de dados), podem existir variáveis que estão em uma escala muito maior que as outras, e a
medida de distância entre observações dessas variáveis dominarão o resultado da análise de agrupamento, na formação dos grupos de
observações similares entre si.
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, mas a II não é uma justi�cativa correta da I.
d. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
e. As asserções I e
II são
proposições
verdadeiras, e
a II é uma
justi�cativa
correta da I.
 Resposta correta. A alternativa está correta. Na estatística ou na ciência dos dados, é comum normalizar
(padronizar) variáveis quantitativas, ou variáveis contínuas, antes da realização de uma análise de
agrupamento, pois no conjunto de dados observados podem existir variáveis que estão em uma escala
muito maior que as outras, e a medida de distância entre observações dessas variáveis dominarão o
resultado �nal da análise de agrupamento se a padronização não for feita antes.
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