N2 (A5)_ Revisão da tentativa est

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Iniciado em quinta, 23 jun 2022, 13:26
Estado Finalizada
Concluída em quinta, 23 jun 2022, 13:44
Tempo
empregado
18 minutos 20 segundos
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Questão 1
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Algoritmos de aprendizado de máquina nos permitem tratar de problemas que seriam difíceis de serem tratados por regras criadas por seres
humanos, mas que, curiosamente, ficam relativamente fáceis de serem tratados por algoritmos criados por seres humanos. As formas de
solução desses problemas são chamadas tarefas de aprendizado de máquina.
 
Tomando como base esse texto e o que já discutimos sobre as tarefas de aprendizado de máquina, analise as afirmativas a seguir e assinale
V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
 
I. ( ) Tarefas de regressão são capazes de predizer valores para variáveis resposta quantitativas e tarefas de classificação para variáveis
resposta qualitativas.
II. ( ) Tarefas de classificação com dados faltantes são tarefas de classificação aplicadas a situações em que alguns dados de entrada estão
faltando.
III. ( ) Transcrição é uma tarefa na qual se pede ao algoritmo que transcreva um conjunto de dados não tão bem estruturados em uma forma
discreta bem estruturada.
IV. ( ) Tradução é uma tarefa em que se pede ao algoritmo que converta uma sequência de símbolos escritos em uma linguagem para uma
sequência de símbolos em outra linguagem.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
a. V,
V,
V,
V.
 Resposta correta. A sequência está correta, pois tarefas de regressão são capazes de predizer valores para variáveis
resposta quantitativas e tarefas de classi�cação para variáveis resposta qualitativas. Tarefas de classi�cação com
dados faltantes são tarefas de classi�cação aplicadas a situações em que alguns dados de entrada estão faltando.
Transcrição é uma tarefa na qual se pede ao algoritmo que transcreva um conjunto de dados não tão bem
estruturados em uma forma discreta bem estruturada. Tradução é uma tarefa em que se pede ao algoritmo que
converta uma sequência de símbolos escritos em uma linguagem para uma sequência de símbolos em outra
linguagem.
b. F, V, F, V.
c. F, V, V, F.
d. F, F, F, F.
e. F, F, V, V.
A resposta correta é: V, V, V, V.
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Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
O texto em referência fornece os seguintes exemplos de agrupamento: análise de perfil de usuários e perfil de itens para sistemas de
recomendação; análise de padrões de comportamento de multidões; identificação de grupos de risco para empresas seguradoras; análise de
emoções em redes sociais; reconhecimento de padrões em imagens de satélites ou imagens médicas; análise de padrões em cliques em
páginas da internet, etc.
 
SILVA, L. A. da; PERES, S. M.; BOSCARIOLI, C. Introdução à mineração de dados: com aplicações em R. Rio de Janeiro: Elsevier, 2016,
p.146.
A respeito dos campos de aplicação da análise de agrupamento, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para
a(s) Falsa(s).
 
I. ( ) A análise de emoções por meio de agrupamento pode servir ao propósito de averiguar o índice de aceitação de um candidato a um
cargo eletivo público por região.
II. ( ) O reconhecimento de padrões em imagens de satélites pode servir ao propósito de averiguar regiões com processos acelerados de
desertificação.
III. ( ) A identificação de grupos de risco para empresas seguradoras pode servir ao propósito de precificação correta do valor do seguro para
cada grupo de risco.
IV. ( ) A análise de padrões em cliques em páginas da internet pode servir ao propósito de identificar a procura de páginas da web por cada
bairro de um município.
a. F, V, V, F.
b. V, F, F, V.
c. V, V, V, F.
d. V, V, F, F.
e. V,
V,
V,
V.
 Resposta correta.  A sequência está correta. Todos exemplos citados são propósitos válidos para a realização da
análise de agrupamento. Como explicado no texto em referência, a quantidade de domínios de aplicação da análise
de agrupamento é muito vasta.
A resposta correta é: V, V, V, V.
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Questão 3
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Muitos dos modelos ou algoritmos usados na estatística e na ciência dos dados são denominados modelos paramétricos, ou seja, que
possuem parâmetros. Esses parâmetros devem ser determinados quando se treina (se ajusta) o modelo ou algoritmo aos dados amostrados.
Na regressão linear simples ou múltipla, esses parâmetros são denominados coeficientes do modelo.
 
A respeito dos coeficientes do modelo de regressão linear simples para o valor do imóvel em função da sua área, analise as afirmativas a
seguir.
 
I. O estatístico usou o software R e obteve, para os coeficientes do modelo de regressão linear simples do valor do imóvel em função da sua
área, b0 = 27,22 e b1 = 5,15.
II. Os coeficientes do modelo de regressão linear simples do valor do imóvel em função da sua área possuem unidades, que são,
respectivamente, kR$ (mil reais) para b0 e kR$/m2 (mil reais dividido pela área do imóvel) para b1.
III. O coeficiente b0 é a intersecção da reta do modelo com o eixo vertical y quanto x1 = 0. Não tem um significado “real” nesse caso, pois
não há imóveis com área igual a zero. Deve ser entendido, nessa situação, apenas como um parâmetro de ajuste do modelo aos dados da
amostra.
IV. O coeficiente b1 indica quanto varia o valor esperado do imóvel para um aumento de 1 metro quadrado da sua área. Graficamente, esse
coeficiente é a inclinação da reta que representa o modelo de regressão linear simples ajustado aos dados da amostra.
Está correto o que se afirma em:
 
 
a. II, III e IV, apenas.
b. I,
II,
III
e
IV.
 Resposta correta. A alternativa está correta, pois todas as a�rmativas dessa questão se apresentam de maneira
adequada. O estatístico usou o software R para estimar os coe�cientes do modelo de regressão linear simples do
valor do imóvel em função da sua área, b0 = 27,22 e b1 = 5,15; esses coe�cientes possuem unidades, que são,
respectivamente, kR$ (mil reais) para b0 e kR$/m2 (mil reais dividido pela área do imóvel) para b1; o coe�ciente b0 é
a intersecção da reta do modelo com o eixo vertical y quanto x1 = 0; já o coe�ciente b1 indica quanto varia o valor
esperado do imóvel para um aumento de 1 metro quadrado da sua área.
c. III e IV, apenas.
d. I e II, apenas.
e. II e III, apenas.
A resposta correta é: I, II, III e IV.
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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. 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.
b. IV, apenas.
c. II e III, apenas.
d. I e IV, apenas.
e. I e II, apenas.
A resposta correta é: I, III e IV apenas.
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Questão 5
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
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.
A resposta correta é: As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justi�cativa correta da I.
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Questão 6
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
A amostra relativa aos dados de inadimplência com cartões tinha 200 observações de 4 variáveis: a renda mensal da pessoa (R$), seu gasto
médio com cartão de crédito (R$), se a pessoa tinha um emprego estável (Sim ou Não) e se a pessoa havia, ao longo do período
pesquisado, ficado inadimplente com o pagamento de faturas do cartão ao menos uma vez (Sim ou Não).
Reflita sobre esse caso, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
 
I. ( ) Todos os dados fornecidos pelo gerente do banco à jovem cientista de dados são dados relativos a variáveis quantitativas.
II. ( ) Todos os dados fornecidos pelo gerente do banco à jovem cientista de dados são dados relativos a variáveis qualitativas.
III. ( ) Dentre os dados fornecidos pelo gerente do banco à jovem cientista de dados, dois são relativos a uma variável quantitativa e dois
são relativos a variáveis qualitativas.
IV. ( ) Dentre os dados fornecidos pelo gerente do banco à jovem cientista de dados, um é relativo a uma variável quantitativa e os outros
são relativos a variáveis qualitativas.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
 
a. F,
F,
V,
F.
 Resposta correta. Dentre os dados fornecidos pelo gerente do banco à jovem cientista de dados, dois são
quantitativos, a renda mensal da pessoa (R$) e seu gasto médio com cartão de crédito (R$), e dois são qualitativos, se
a pessoa tinha emprego estável (Sim ou Não) e se a pessoa havia, ao longo do período pesquisado, �cado
inadimplente com o pagamento de faturas do cartão ao menos uma vez (Sim ou Não).
b. V, V, F, V.
c. F, V, V, V.
d. F, V, F, V.
e. V, V, F, F.
A resposta correta é: F, F, V, F.
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Questão 7
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
A visualização da relação entre duas variáveis é, habitualmente, feita por meio de gráficos de dispersão, de boxplots (diagramas de caixas)
ou de mosaic plots, este último ainda não visto aqui. Mas o emprego dessas modalidades de gráficos segue regras bem precisas,
especificamente a que duas variáveis eles podem representar de forma visual.
 
Referente ao exposto, analise as afirmativas a seguir e assinale Vpara a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
 
I. ( ) Para examinar visualmente a relação entre duas variáveis, em que uma é quantitativa e a outra é qualitativa, não é possível a utilização
de gráficos de dispersão.
II. ( ) Boxplots são uma solução inteligente para a visualização da relação entre uma variável quantitativa e uma variável qualitativa, em que,
no eixo horizontal, indicamos os níveis da variável qualitativa e, no eixo vertical, a variação dos valores observados para a variável
quantitativa.
III. ( ) Para examinar visualmente a relação entre duas variáveis quantitativas, um dos gráficos preferidos é o diagrama de caixas, também
conhecido como boxplot.
IV. ( ) Na construção de um boxplot, podemos representar, no eixo vertical, os níveis da variável qualitativa e, no eixo horizontal, os valores
da variável quantitativa. Nesse caso, a visualização da variação dos dados da variável quantitativa é exibida horizontalmente e os níveis
(classes) da variável qualitativa são exibidos verticalmente.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
 
a. V,
V,
F,
V.
 Resposta correta. A alternativa está correta, pois, para examinar visualmente a relação entre duas variáveis, em que
uma é quantitativa e a outra é qualitativa, não é possível a utilização de grá�cos de dispersão; grá�cos de dispersão
são usados para se estudar a relação entre duas variáveis quantitativas; boxplots são uma solução inteligente para a
visualização da relação entre uma variável quantitativa e uma variável qualitativa; e, na construção de um boxplot,
podemos representar, no eixo vertical, os níveis da variável qualitativa e, no eixo horizontal, os valores da variável
quantitativa.
b. V, V, F, F.
c. F, F, V, V.
d. V, F, F, V.
e. F, V, V, F.
A resposta correta é: V, V, F, V.
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Questão 8
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
Modelos de regressão linear são os mais importantes modelos de regressão da estatística e da ciência dos dados. Eles são divididos em
dois grupos: modelos de regressão linear simples e modelos de regressão linear múltipla.
 
Referente ao modelo de regressão linear múltipla para o valor do imóvel em função da sua área, seu andar e sua localização, analise as
afirmativas a seguir.
 
I. O estatístico desenvolveu um modelo completo para o valor esperado de (valor do imóvel) em função de (área do imóvel), (andar
do imóvel) e (localização do imóvel), simultaneamente. Esse modelo ficou assim:
 
 
II. Os coeficientes b1 = 4,87, b3 = 6,36 e b3 = - 27,43 indicam, respectivamente, quanto varia o valor esperado para o apartamento com a
variação unitária de sua área (em metros quadrados), a variação unitária do seu andar (1 andar a mais) e a sua localização (bairro = 0 ou
centro = 1).
III. Com base nesse modelo, foi possível verificar que, para apartamentos de mesma área e mesmo andar, porém um no bairro e outro no
centro, o apartamento do centro tem um valor esperado menor que o do bairro em 27,43 mil reais (27 mil arredondando para mil reais). Isso
é válido para aquele município e para aqueles dados da corretora.
IV. Com base nesse modelo, foi possível verificar que um apartamento de 50 metros quadrados no 10º andar tem um valor esperado de
339,77 mil reais no bairro contra um valor esperado de 312,34 mil para um apartamento de mesma área e andar no centro.
Está correto o que se afirma em:
 
 
a. II e III, apenas.
b. I, II, III e IV.
c. I, II e IV,
apenas.
 Sua resposta está incorreta. A alternativa está incorreta, pois todas as a�rmativas se apresentam de maneira
adequada. O modelo é exatamente aquele informado, assim como a interpretação para os seus coe�cientes.
Também foi possível veri�car que o valor esperado para um apartamento no centro é menor que o valor
esperado para um apartamento no bairro em 27,43 mil reais e que a estimativa para o valor esperado de um
apartamento de 50 metros quadrados no 10º andar é de 339,77 mil reais no bairro contra um valor esperado
de 312,34 para um no centro de mesma área e andar.
d. I e II, apenas.
e. I, II e III, apenas.
A resposta correta é: I, II, III e IV.
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Questão 9
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
falsa, e a II é
uma
proposição
verdadeira.
 Resposta correta. A alternativa está correta, pois mesmo que algoritmos de agrupamento sejam parte
dos métodos da aprendizagem não supervisionada, e não serem modelos preditivos, como a�rmado na
asserção II, depois que formamos e nomeamos os grupos (classi�camos os grupos), podemos usar essas
classes como variáveis respostas e, a partir desse ponto, executar tarefas preditivas com algoritmos de
classi�cação. Ou seja, a asserção I é 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 verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.
A resposta correta é: A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
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Questão 10
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Leia o excerto a seguir:
 
“Uma parte fundamental do kit de ferramentas do cientista de dados é a visualização de dados. Embora seja muito fácil criar visualizações é
bem mais difícil produzir algumas boas. Existem dois usos primáriospara a visualização de dados: - Para explorar dados. - Para comunicar
dados. Neste capítulo, nos concentraremos em construir habilidades das quais você precisará para começar a explorar seus próprios dados
e produzir visualizações que usaremos no decorrer do livro. Como a maioria dos nossos tópicos do capítulo, a visualização de dados é uma
rica área de estudos que merece seu próprio livro. Mas, mesmo assim, tentaremos mostrar o que é preciso e o que não é para uma boa
visualização.”
 
GRUS, J. Data science do zero: primeiras regras com Python. Rio de Janeiro: Alta Books, 2016. p. 37.
 
Considerando o excerto apresentado, em relação à visualização de dados, analise as afirmativas a seguir:
 
I. O autor do texto considera a visualização de dados uma parte acessória ao trabalho do cientista de dados.
II. O autor considera fácil criar visualizações de dados, porém acha difícil criar boas visualizações de dados.
III. O autor considera que, por ser fácil criar visualizações de dados, não há razão para merecer seu próprio livro.
IV. O autor deixa claro que existem dois usos primários para a visualização de dados: explorar dados e comunicar dados.
 
Está correto o que se afirma em:
a. II e III, apenas.
b. I, II e III, apenas.
c. I, II e IV, apenas.
d. II, III e IV, apenas.
e. II e IV,
apenas.
 Resposta correta. A alternativa está correta, pois o autor do texto considera a visualização de dados uma parte
fundamental, e não acessória, no trabalho do cientista de dados; acha fácil criar visualizações de dados, porém
difícil criar boas visualizações de dados; considera que, por ser uma rica área de estudos, merece seu próprio
livro; e deixa claro que existem dois usos primários para a visualização de dados: explorar dados e comunicar
dados.
A resposta correta é: II e IV, apenas.
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Revisão Prova N2 (A5) ►
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