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

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caminho da árvore indica,
dessa forma, o valor a
estimar para os valores das
variáveis de entrada,
informadas no caminho do
nó inicial até a folha.
Está correto o que se
afirma em:
Resposta
Selecionada:
Incorret
a
 
I e IV,
apenas.
Resposta
Correta:
Correta 
I, II, III e
IV.
Feedback
da
resposta:
Sua resposta
está incorreta,
pois uma árvore
faz partição
recursiva das
variáveis de
entrada
hierarquicamente;
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. Esses
valores indicam
como se deve ler
a árvore, ao se
caminhar pelos
seus ramos; em
cada nó
intermediário ou
no nó inicial, há
um valor
quantitativo ou
qualitativo, que é
o valor escolhido
pela árvore para
fazer a partição
da variável
estágio. Em
árvores de
decisão de
classificação ou
regressão, os nós
terminais exibem
os valores
estimados para a
variável resposta.
 
Pergun
ta 9
1 em 1
pontos
 
 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:
Resposta
Selecionada:
Corret
a
 
II e III,
apenas.
Resposta
Correta:
Corret
a
 
II e III,
apenas.
Feedback
da
resposta:
Resposta
correta. Na
aprendizagem
supervisionada,
um problema
de regressão é
um no qual a
variável
resposta é
quantitativa e
um problema
de
classificação é
um no qual a
variável
resposta é
qualitativa.
 
Pergun
ta 10
1 em 1
pontos
 
 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:
 
 
Resposta
Selecionada:
Corret
a
 
II, III e IV,
apenas.
 
 
 
Resposta
Correta:
Corret
a
 
II, III e IV,
apenas.
 
 
 
Feedback
da
resposta:
Resposta
correta. A
única asserção
incorreta desta
questão é a
primeira, que
afirma que
regressão
logística é o
único método
de
aprendizagem
supervisionada
que é utilizado
para
classificação,
todos outros
métodos são
métodos de
regressão.
 1
https://www.ambfacil.com.br/index.php?/topic/779-estat%C3%ADstica-aplicada-ao-data-science/&do=showRepComment&comment=1840
wbicudo
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December 13,
2020
 ESTATÍSTICA
APLICADA AO
DATA
SCIENCE 
· 
Pergunta 1
1 em 1 pontos
 
 
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.
 
1. Modelos de
regressão logística
simples são usados na
predição de uma variável
resposta qualitativa
quando há mais do que
uma variável de entrada.
2. Modelos de
regressão linear simples
são usados na predição
de uma variável resposta
qualitativa quando se
 
https://www.ambfacil.com.br/index.php?/profile/3072-wbicudo/
https://www.ambfacil.com.br/index.php?/profile/3072-wbicudo/reputation/
https://www.ambfacil.com.br/index.php?/profile/3072-wbicudo/
https://www.ambfacil.com.br/index.php?/topic/779-estat%C3%ADstica-aplicada-ao-data-science/&do=findComment&comment=2530
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https://www.ambfacil.com.br/index.php?/topic/779-estat%C3%ADstica-aplicada-ao-data-science/&do=findComment&comment=2530
https://www.ambfacil.com.br/index.php?/topic/779-estat%C3%ADstica-aplicada-ao-data-science/&do=findComment&comment=2530
considera apenas uma
variável de entrada.
3. 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.
 
4. 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:
 
II, III e IV,
apenas.
Resposta
Correta: