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Avaliação de Vendas e Classificadores

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Matemática

Probabilidade e Estatísticas

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Graduate

Centro Universitário das Faculdades Metropolitanas Unidas

Alexsander Galvão

Other

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...

Colégio Objetivo

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.
a. I e III, apenas.
b. II, III e IV, apenas.
c. I, II e III, apenas.
d. I e IV, apenas.
e. II e IV, apenas.

High School

Estudando com Questões

Considere dois pontos de venda da boneca falante com as seguintes características: primeiro ponto com local de exposição ruim da boneca, preço da b...

Considere dois pontos de venda da boneca falante com as seguintes características: primeiro ponto com local de exposição ruim da boneca, preço da boneca de 289,99 reais, gastos mensais com publicidade de 90 mil reais e idade média da população local de 39 anos. Segundo ponto com bom local de exposição da boneca e preço da boneca de 399,99 reais.
Use a árvore que construímos para o caso da boneca falante (novamente exibida aqui) e assinale a alternativa que indica corretamente a estimativa de vendas para esse ponto de venda:
a) Vendas altas, apenas.
b) Vendas baixas e baixas, respectivamente.
c) Vendas altas e altas, respectivamente.
d) Vendas altas e baixas, respectivamente.
e) Vendas baixas e altas, respectivamente.

Outros

Discutimos sobre classificadores determinísticos e probabilísticos. Demos, como exemplo, uma variável resposta qualitativa com dois níveis (classes...

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 ).
a. I, II e III, apenas.
b. I, II, III e IV.
c. II e III, apenas.
d. III e IV, apenas.
e. I, II e IV, apenas.

General Studies

Praticando Para Aprender: Compartilhando exercícios práticos para auxiliar no aprendizado de diversas disciplinas do ensino superior, médio e pós-graduação. Vamos juntos aprender mais através da prática!

Praticando Para Aprender

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 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.
Quanto ao modelo de regressão linear múltipla para o valor do imóvel em função da sua área e do seu andar, analise as afirmativas a seguir.
I. O estatístico desenvolveu um modelo para o valor esperado de  (valor do imóvel) em função de  (área do imóvel) e  (andar do imóvel), simultaneamente.
II. Quando se faz o ajuste simultâneo do modelo para duas variáveis de entrada, é natural que os valores dos coeficientes para cada variável sejam diferentes do que os mesmos coeficientes para cada variável sozinha em uma regressão linear simples. Isso vale sempre que adicionamos variáveis de entrada ou eliminamos variáveis de entrada de um modelo de regressão linear.
III. Os coeficientes b1 e b2 indicam, respectivamente, quanto varia o valor esperado para o apartamento com a variação unitária de sua área (em metros quadrados) e a variação unitária do seu andar (1 andar a mais).
IV. Ao usar esse modelo preditivo, podemos estimar o valor esperado de um apartamento com 40 metros quadrados localizado no quinto andar em 433 mil reais (arredondando para mil reais).
a. II e III, apenas.
b. III e IV, apenas.
c. I e II, apenas.
d. I, II e III, apenas.

Questões Para o Saber: Compartilhando questões para auxiliar no aprendizado e aprimoramento de habilidades em diversas áreas do conhecimento. Vamos juntos aprender mais sobre os assuntos que nos interessam através dessas questões desafiadoras!

Questões Para o Saber

Em uma análise de agrupamento examinamos os dados observados (as linhas da tabela com os dados) e procuramos identificar, através de algum critério...

Em uma análise de agrupamento examinamos os dados observados (as linhas da tabela com os dados) e procuramos identificar, através de algum critério de similaridade, aquelas que estão mais próximas entre si, e formamos grupos com essas observações similares. Quando são apenas 2 variáveis e poucas observações (tamanho da amostra pequeno), por exemplo 10, podemos tentar fazer o agrupamento visualmente.
Analise a figura adiante e assinale a alternativa que indica a menor quantidade de grupos que você naturalmente formaria para este caso:
a) Dois grupos, um com 1 indivíduo e um com 9 indivíduos.
b) Quatro grupos, um com 5 indivíduos, dois com 1 indivíduo cada, e um com 4 indivíduos.
c) Dois grupos com 5 indivíduos cada.
d) Dois grupos, um com 6 indivíduos e outro com 4 indivíduos.
e) Três grupos, um com 5 indivíduos, um com 1 indivíduo, e um com 4 indivíduos.

Vimos que há dois principais tipos de aprendizagem supervisionada: problema de regressão e problema de classificação. São os tipos de variáveis res...

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.
a. III e IV, apenas.
b. III, apenas.
c. II e III, apenas.
d. II e IV, apenas.
e. I e III, apenas.

Exercícios Para o Aprendizado: Compartilhando exercícios para auxiliar no aprendizado e aprimoramento de habilidades em diversas áreas do conhecimento. Vamos juntos praticar e aprimorar nossos conhecimentos através desses exercícios desafiadores!

Exercícios Para o Aprendizado

Vimos que são muitos os algoritmos de classificação usados na estatística ou na ciência dos dados. Vimos também que podem ser divididos entre class...

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.
a. I e III, apenas.
b. I, II e III, apenas.
c. I, II, III e IV.
d. IV, apenas.
e. II e III, apenas.

A estatística descritiva usa de métodos numéricos para resumir dados, também chamados de sumários estatísticos, e de gráficos para a visualização d...

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.
a. I e IV, apenas.
b. II e III, apenas.
c. I, III e IV apenas.

A jovem cientista de dados usou histogramas para a visualização dos dados quantitativos das amostras, que são a renda mensal das pessoas e seus gas...

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.
Está correto o que se afirma em:
I. Histogramas e diagramas de barras são formas tradicionais de visualização gráfica de dados quantitativos e qualitativos, respectivamente, na estatística e na ciência dos dados.
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. 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.
IV. A resposta correta é: I, III e IV apenas.
a. I e IV, apenas.
b. II e III, apenas.
c. I, III e IV apenas.
d. I e II, apenas.
e. IV, apenas.

Quando acontece de haver várias variáveis quantitativas em uma determinada amostra de dados, é comum a realização da análise da (possível) relação ...

Quando acontece de haver várias variáveis quantitativas em uma determinada amostra de dados, é comum a realização da análise da (possível) relação entre essas variáveis por meio do cálculo de suas correlações.
Com respeito a essa tabela de correlações, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
I. Os valores 1,00 apenas indicam a correlação perfeita que existe entre uma variável e ela mesma, uma informação de pouco valor prático.
II. A maior correlação positiva é aquela entre as variáveis x2 e x4, no valor de 0,89, que indica uma forte associação entre essas duas variáveis, e que uma aumenta com um aumento da outra.
III. A maior (em valor absoluto) correlação negativa é aquela entre as variáveis x1 e x4, no valor de -0,87, que indica uma forte associação entre essas duas variáveis, e que uma diminui quanto a outra aumenta.
IV. A menor (em valor absoluto) correlação negativa é aquela entre as variáveis x4 e x5, no valor de -0,17, que indica uma fraca associação entre essas duas variáveis, e que uma diminui quando a outra aumenta.
a. V, V, V, V.
b. F, F, V, V.
c. F, V, V, F.
d. F, F, F, F.
e. V, F, F, V.

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