08 ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE - PROVAS - AMB Fácil - Educação

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probabilidade de
inadimplência é:
 
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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:
 
 
Resposta
Selecionada:
Correta 
II, III e IV,
apenas.
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Resposta
Correta:
Correta 
II, III e IV,
apenas.
Feedback
da
resposta:
Resposta
correta. Modelo
de regressão
logística é dito
simples quanto
se considera
apenas uma
variável de
entrada; o
modelo exposto
nesta questão é,
de fato, aquele
adotado pela
cientista de
dados, e o
método que ela
usou para
determinar os
coeficientes do
modelo foi o
Método da
Máxima
Verossimilhança,
através do
software
estatístico R.
 
Pergun
ta 7
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:
Corr
eta
 
F, F, V,
V.
Resposta
Correta:
Corr
eta
 
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.
 
Pergun
ta 8
0 em 1
pontos
 
 Leia o excerto a seguir:
“Os modelos de árvores,
também chamados
de Árvores de Classificação
e Regressão , árvores de
decisão ou
apenas árvores , são um
método de classificação (e
regressão) efetivo e
popular, inicialmente
desenvolvido por Leo
Breiman e outros em 1984.
Os modelos de árvores e
seus descendentes mais
potentes, florestas
aleatórias e boosting ,
formam a base das
ferramentas de modelagem
preditiva mais potentes e
amplamente usadas na
ciência de dados tanto para
regressão quanto para
classificação.”
BRUCE, P.; BRUCE, A.
Estatística prática para
cientistas de dados: 50
conceitos iniciais. Rio de
Janeiro: Alta Books, 2019.
p. 226.
Quanto às árvores de
decisão para classificação
e regressão, analise as
afirmativas a seguir:
I. Uma árvore faz partição
recursiva das variáveis de
entrada, selecionando uma
de cada vez, de forma
hierárquica, das mais
importante às menos
importantes, a cada estágio
da sua construção, até
chegar aos nós terminais,
suas folhas, em que exibe
os valores estimados para
a variável resposta.
II. 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. Os valores
exibidos no nó indicam
como se deve ler a árvore,
ao se caminhar pelos
ramos à esquerda ou à
direita do nó em questão.
III. Em cada um dos nós
intermediários, assim como
no nó inicial, há um valor
quantitativo ou qualitativo,
que representa o valor
escolhido pela árvore para
fazer a partição da variável
tratada naquele estágio da
construção da árvore.
IV. Em árvores de decisão
de classificação ou
regressão, folha é um
termo que designa os nós
terminais das árvores, nos
quais são exibidos os
valores estimados para a
variável resposta do
modelo preditivo. Cada