Análise de Modelos Estatísticos

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Iniciado em segunda, 16 mai 2022, 19:02
Estado Finalizada
Concluída em terça, 17 mai 2022, 20:01
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Questão 1
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
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.
 
I. Modelos de regressão logística simples são usados na predição de uma variável resposta qualitativa quando há mais do que uma
variável de entrada.
II. Modelos de regressão linear simples são usados na predição de uma variável resposta qualitativa quando se considera apenas uma
variável de entrada.
III. 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.
 
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:
 
 
a. II e III, apenas.
b. I, II e IV, apenas.
c. III e IV, apenas.
d. I e II, apenas.
e. II, III e
IV,
apenas.
 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 coe�cientes do modelo foi o Método da Máxima Verossimilhança, através do
software estatístico R.
A resposta correta é: II, III e IV, apenas.
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Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
A estatística descritiva usa de métodos numéricos para resumir dados, também chamados de sumários estatísticos, e de gráficos para a
visualização dos dados. A jovem cientista de dados usou algumas técnicas de visualização de dados para analisar sua amostra, mas deixou
outras de lado.
 
Analise as afirmativas a seguir e veja quais estão coerentes com sua análise descritiva dos dados.
 
I. Na sua análise descritiva dos dados da amostra, a jovem cientista de dados usou histogramas para a visualização dos dados
quantitativos das amostras, que são a renda mensal das pessoas e seus gastos médios com o cartão de crédito.
II. Na sua análise descritiva dos dados da amostra, a jovem cientista de dados usou diagramas de barras para a visualização dos dados
quantitativos das amostras, que são a renda mensal das pessoas e seus gastos médios com o cartão de crédito.
 
 
III. Histogramas e diagramas de barras são formas tradicionais de visualização gráfica de dados quantitativos e qualitativos,
respectivamente, na estatística e na ciência dos dados.
IV. A jovem cientista de dados usou, para este caso, apenas histogramas, e preferiu apenas lançar mão da função table() do software
estatístico R, para determinar a frequência com que os níveis das variáveis qualitativas se manifestaram na amostra estudada, sem
fazer uso de diagramas de barras, o que poderia ter feito, se quisesse.
 
Está correto o que se afirma em:
 
 
a. II e III, apenas.
b. I e IV, apenas.
c. I e II, apenas.
d. I, III e IV
apenas.
 Resposta correta. Histogramas e diagramas de barras são formas tradicionais de visualização grá�ca de dados
quantitativos e qualitativos, respectivamente, na estatística e na ciência dos dados, e a jovem cientista de dados
não lançou mão de diagramas de barras. Neste caso, para visualizar os dados qualitativos, poderia ter feito
isso, se quisesse. Diagramas de barras são usados para a visualização de dados qualitativos, não quantitativos.
e. IV, apenas.
A resposta correta é: I, III e IV apenas.
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Questão 3
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Vimos que uma jovem cientista de dados realizou o treino (ajuste) de um modelo de regressão logística múltipla aos dados da amostra. Os
resultados que encontrou foram muito ricos, sugerindo uma série de explicações, aprendidas pelo algoritmo com base nos dados fornecidos.
Veja que dizemos “explicações sugeridas”, pois qualquer resultado de um algoritmo deve ser confrontado com especialistas da área em
estudo. Contudo, vamos rever o que o modelo de regressão múltipla treinado pela jovem cientista de dados sugere. Para isso, analise as
afirmativas a seguir.
 
I. A probabilidade da inadimplência cresce com o aumento dos gastos médios com o cartão de crédito. Isto, que nos parece óbvio, foi o
que os dados “contaram” para o algoritmo de regressão logística múltipla.
II. A probabilidade da inadimplência cresce com o aumento da renda média mensal das pessoas. Isto não é tão óbvio e provavelmente
não teríamos coragem de generalizar para outras situações, mas foi o que os dados da amostra do gerente do banco “contaram” para
o algoritmo de regressão logística múltipla.
III. Para duas pessoas com a mesma renda mensal e o mesmo gasto mensal com cartão de crédito, a probabilidade de inadimplência
com o cartão é maior para aquela sem emprego estável. Novamente, isto foi o que os dados amostrados “contaram” para o algoritmo
de regressão logística múltipla.
IV. O modelo de regressão logística múltipla, ajustado aos dados da amostra, consegue predizer os efeitos da renda mensal da pessoa,
do seu gasto médio mensal com cartão de crédito e se ela tem ou não um emprego estável, na probabilidade de a pessoa ficar
inadimplente com o cartão de crédito. Um algoritmo desse tipo pode ajudar no processo decisório de um banco quanto à aprovação de
cartão de crédito, ao lado de outros critérios e ferramentas analíticas disponíveis para o banco.
 
Está correto o que se afirma em:a. I,
II,
III
e
IV.
 Resposta correta. Todas as asserções desta questão são verdadeiras. Para os dados analisados, probabilidade da
inadimplência cresce com o aumento dos gastos médios com o cartão de crédito e com o aumento da renda média
mensal das pessoas. Para duas pessoas com a mesma renda mensal e o mesmo gasto mensal com cartão de crédito,
a probabilidade de inadimplência com o cartão é maior para aquela sem emprego estável. E o modelo de regressão
logística múltipla é um modelo preditivo, um classi�cador probabilístico.
b. II e III, apenas.
c. II, III e IV, apenas.
d. III e IV, apenas.
e. I e II, apenas.
A resposta correta é: I, II, III e IV.
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Questão 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
A atividade de venda de produtos financeiros por bancos, tais como cartões de crédito, requer que se faça uma avaliação do cliente. São
focos dessa avaliação aprovar ou não um cartão de crédito para o cliente e, se aprovado, definir o limite do cartão, ou seja, o valor do crédito
a conceder.
 
Com base nessa introdução, analise as afirmativas a seguir.
 
I. O primeiro foco da avaliação é um problema de regressão: aprovar (sim ou não) o cartão de crédito, uma variável qualitativa
dicotômica, com dois níveis (classes).
II. O primeiro foco da avaliação é um problema de classificação: aprovar (sim ou não) o cartão de crédito, uma variável qualitativa
dicotômica, com dois níveis (classes).
III. O segundo foco da avaliação é um problema de classificação, predizer o valor do limite (do crédito) do cartão.
IV. O segundo foco da avaliação é um problema de regressão, predizer o valor do limite (do crédito) do cartão.
 
Está correto o que se afirma em:
 
 
a. I e III, apenas.
b. II, III e IV, apenas.
c. II, apenas.
d. II e IV,
apenas.
 Resposta correta. O primeiro foco da avaliação é um problema de classi�cação, aprovar (sim ou não) o cartão
de crédito, uma variável qualitativa dicotômica, com dois níveis (classes); o segundo foco da avaliação é um
problema de regressão, ou seja, predizer o valor do limite (de crédito) do cartão a ser concedido para o cliente.
Esse valor é uma variável quantitativa, cuja predição é feita por algoritmos de regressão.
e. I, II e III, apenas.
A resposta correta é: II e IV, apenas.
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Questão 5
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Vimos que são muitos os algoritmos de classificação usados na estatística ou na ciência dos dados. Vimos também que podem ser divididos
entre classificadores determinísticos ou probabilísticos, em que, dentre estes últimos, se encontra o modelo de regressão logística.
Relativamente a modelos de regressão logística, que são aqui o nosso foco, analise as afirmativas a seguir.
 
I. Modelos de regressão logística são usados como modelos preditivos para casos em que a variável resposta é qualitativa,
preferencialmente qualitativa dicotômica. As variáveis de entrada podem ser de qualquer tipo, quantitativas ou qualitativas.
II. Modelos de regressão logística são chamados de regressão logística simples, quando só há uma variável de entrada, também
denominada de variável regressora, variável preditora ou variável independente.
III. Modelos de regressão logística são chamados de regressão logística múltipla, quando há mais do que uma variável de entrada,
também denominadas de variáveis regressoras, variáveis preditoras ou variáveis independentes.
IV. Modelos de regressão logística são classificadores probabilísticos. Por exemplo, para dados sintomas de um certo paciente, um
modelo de regressão logística, depois de adequadamente treinado, fará a predição da probabilidade deste paciente estar ou não
infectado com o vírus HIV.
 
Está correto o que se afirma em:
 
 
a. II e III, apenas.
b. IV, apenas.
c. I e III, apenas.
d. I,
II,
III
e
IV.
 Resposta correta. Modelos de regressão logística são usados quando a variável resposta é qualitativa,
preferencialmente qualitativa dicotômica. Regressão logística simples e múltipla são, respectivamente, quanto só há
uma ou há várias variáveis de entrada. Modelos de regressão logística são classi�cadores probabilísticos. Ou seja,
todas as asserções são verdadeiras.
e. I, II e III, apenas.
A resposta correta é: I, II, III e IV.
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Questão 6
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
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:
a. II e III,
apenas.
 Resposta correta. Na aprendizagem supervisionada, um problema de regressão é um no qual a variável
resposta é quantitativa e um problema de classi�cação é um no qual a variável resposta é qualitativa.
b. II e IV, apenas.
c. III, apenas.
d. III e IV, apenas.
e. I e III, apenas.
A resposta correta é: II e III, apenas.
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Questão 7
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Os dados cedidos pelo gerente do banco estavam bem organizados e livres de erros. A nossa jovem cientista de dados não precisou,
portanto, fazer uma limpeza e pré-tratamento dos dados e pode prosseguir imediatamente para uma análise descritiva deles antes do
desenvolvimento do modelo.
Tendo isso em vista, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). 
 
I. ( ) Chamamos de análise descritiva dos dados seus sumários (ou resumos) estatísticos dos mesmos e a sua visualização. Ambos, os
sumários e as visualizações, nos ajudam a entender o comportamento dos dados e, através deles, do fenômeno ou processo
estudado.
II. ( ) São quatro as variáveis estudadas pela cientista de dados: renda mensal da pessoa, seus gastos médios com o cartão, se a pessoa
tinha ou não um emprego estável ao longo do período amostrado e se ficou ou não inadimplente ao longo do deste período.
III. ( ) Para criar sumários estatísticos das variáveis quantitativas, a renda mensal da pessoa e seus gastos com o cartão, a cientista de
dados usou as funções min(), mean() e max() do software estatístico R para calcular os valores mínimo, médio e máximo dos dados
observados para essas variáveis.
IV. ( ) Para criar sumários estatísticos das variáveis qualitativas, se a pessoa tinha ou não um emprego estável e se tinha ou não ficado
inadimplente com o pagamento das faturas do cartão ao longo do período amostrado, a cientista de dados usou a função table() do
software estatístico R para calcular a frequência com que os níveis de cada uma dessas variáveis se manifestaram na amostra
estudada.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
 
a. V,
V,
V,
V.
 Resposta correta. Chamamos de análise descritiva dos dados seus sumários (ou resumos) e a sua visualização por
meio de grá�cos. São quatro as variáveis estudadas pela cientista de dados. Para criar sumários estatísticos das
variáveis quantitativas, a cientista de dados usou as funções min(), mean() e max() do software estatístico R, e para os
sumários estatísticos das variáveis qualitativas, usou a função table() do mesmo software, e assim calculou a
frequência com que os níveis de cada uma dessas variáveis se manifestaram na amostra analisada.
b. F, V, V, F.
c. F, F, V, V.
d. V, F, F, V.
e. V, V, F, F.
A resposta correta é: V, V, V, V.
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Questão 8
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
A jovem cientista de dados, tendo em mãos os dados que lhe foram passados pelo gerente do banco, precisou denominá-los corretamente
para a fase de treino (ajuste) do algoritmo preditivo. Ela escolheu a regressão logística como seu algoritmo preditivo, para classificar o
potencial (a probabilidade) de uma pessoa ficar ou não inadimplente com o pagamento das faturas do cartão de crédito.
 
Analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
 
I. ( ) A jovem cientista de dados escolheu como variável resposta a renda mensal da pessoa, e tratou as demais variáveis como variáveis
de entrada.
II. ( ) A jovem cientista de dados escolheu o gasto médio mensal da pessoa com cartão de crédito como a variável resposta, e tratou as
demais como variáveis de entrada.
III. ( ) A jovem cientista de dados não definiu qualquer das quatro variáveis como a variável resposta, e decidiu realizar uma análise
baseada em aprendizagem não supervisionada.
IV. ( ) A jovem cientista de dados escolheu como variável resposta se a pessoa havia, ao longo do período pesquisado, ficado
inadimplente com o pagamento das faturas do cartão ao menos uma vez (Sim ou Não), e tratou as demais variáveis como variáveis de
entrada.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
 
a. F, F, V, V.
b. F,
F,
F,
V.
 Resposta correta. A jovem cientista de dados escolheu como variável resposta se a pessoa havia, ao longo do período
pesquisado, �cado inadimplente com o pagamento das faturas do cartão ao menos uma vez (Sim ou Não), e tratou as
demais variáveis como variáveis de entrada.
c. F, V, F, V.
d. V, V, F, F.
e. F, V, V, F.
A resposta correta é: F, F, F, V.
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Questão 9
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Discutimos sobre classificadores determinísticos e probabilísticos. Demos, como exemplo, uma variável resposta qualitativa com dois níveis
(classes), o indivíduo está infectado pelo vírus HIV ( ) ou não está infectado ( ), dado um conjunto de sintomas 
 que ele apresenta.
 
Reveja esse assunto e analise as afirmativas a seguir.
 
I. Um classificador determinístico vai dizer se o indivíduo está ou não está infectado, dados os sintomas que apresenta.
II. Um classificador probabilístico vai dizer qual é a probabilidade de o indivíduo estar ou não infectado, dados os sintomas que
apresenta.
III. No jargão da estatística, escrever significa que a variável aleatória resultou no valor , em que é um dos possíveis valores
que a variável aleatória pode assumir (ou seja, uma de suas classes, no caso, das variáveis qualitativas).
IV. Nesse mesmo jargão, escrever significa a probabilidade de ser igual a um dos seus possíveis valores , quando a
variável de entrada é igual a (dado que ).
 
Está correto o que se afirma em:
 
 
a. I, II e IV, apenas.
b. III e IV, apenas.
c. II e III, apenas.
d. I, II e III, apenas .
e. I,
II,
III
e
IV.
 Resposta correta. Um classi�cador determinístico vai dizer se o indivíduo está ou não está infectado, dados os
sintomas que apresenta; já um classi�cador probabilístico vai dizer qual é a probabilidade de o indivíduo estar ou
não infectado; no jargão da estatística, escrever  signi�ca que a variável aleatória resultou no valor , em que 
 é um dos possíveis valores que a variável aleatória pode assumir (ou seja, uma de suas classes, no caso das
variáveis qualitativas) e, nesse mesmo jargão, escrever  signi�ca a probabilidade de ser igual a um
dos seus possíveis valores  quando a variável de entrada  é igual a  (dizemos: dado que ).
A resposta correta é: I, II, III e IV.
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Questão 10
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Dados podem aparecer na forma de textos, imagens, vídeos, sons, tabelas, listas, sequências, séries, etc. São muitos os dados que hoje
coletamos de diferentes fontes, e muitas as formas de organizá-los e armazená-los. Uma dessas forma, talvez a mais importante delas, são
os dados estruturados.
 
Relativamente a esse assunto, analise as afirmativas a seguir.
 
I. Dados estruturados são dados que não possuem uma estrutura regular e repetitiva, seguindo um padrão comum adotado pelas
ciências da computação, estatística e ciência dos dados.
II. A forma de organização básica dos dados, preferida na estatística e na ciência dos dados, é a forma tabular, na qual as variáveis são
dispostas nas linhas e as observações são dispostas nas colunas.
III. Dados estruturados são dados que possuem uma estrutura regular e repetitiva, seguindo um padrão comum adotado pelas ciência da
computação, estatística e ciência dos dados.
IV. A forma de organização básica dos dados, preferida na estatística e na ciência dos dados, é a forma tabular, na qual as variáveis são
dispostas nas colunas e as observações são dispostas nas linhas.
 
Está correto o que se afirma em:
 
a. I e II, apenas.
b. III e IV,
apenas.
 Resposta correta. Dados estruturados são dados que possuem uma estrutura regular e repetitiva, seguindo um
padrão comum adotado pelas ciência da computação, estatística e ciência dos dados. Também está correto
dizer que a  forma de organização básica dos dados, preferida na estatística e na ciência dos dados, é a forma
tabular, na qual as variáveis são dispostas nas colunas e as observações são dispostas nas linhas.
c. II e III,  apenas.
d. I, II e III, apenas.
e. I, II e IV, apenas.
A resposta correta é: III e IV, apenas.
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12/05/2024, 15:03 Atividade 2 (A2): Revisão da tentativa
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