Avaliação de Supervised Machine Learning Modelos para Dados de Contagem II (1)

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<p>Avaliação de Supervised Machine Learning: Modelos para Dados de Contagem 10/09/2024 Supervised Machine Learning: Modelos para Dados de Contagem Professor: Luiz Paulo Fávero Avaliação realizada por: Avaliação realizada em: 20/09/2024 Tentativa Nota 1 Questões Respondidas 2 1 de 3 10,0 3 10 de 10 ? Questão #1 Em relação aos modelos de regressão do tipo binomial negativo com inflação de zeros, podemos afirmar que: I) A probabilidade p de ocorrência de nenhuma contagem para dada observação i, ou seja, - 0), é calculada levando-se em consideração a soma de um componente dicotômico com um componente de contagem. II) A probabilidade p de ocorrência de determinada contagem m ou seja, = m), segue a expressão da probabilidade da distribuição Poisson-Gama. III) Apresentam parâmetros estimados por máxima verossimilhança. Assinale a alternativa CORRETA: Apenas as afirmações II e III estão Apenas as afirmações e III estão Todas as afirmações estão corretas. Apenas as afirmações e II estão ? Questão #2 Dadas duas estimações de modelos de regressão para dados de contagem (Poisson e binomial negativo (BNeg)), conforme imagem abaixo, assinale a alternativa CORRETA. Poisson BNeg Intercept 2.2127*** 1.9469*** (0.0311) (0.1616) post[T.yes] -4.2968*** -4.2746*** (0.1974) (0.2660) staff 0.0219*** 0.0400*** (0.0012) (0.0089) corruption 0.3418*** 0.4527*** (0.0275) (0.1146) N 298 298 Log-lik -567.40 Standard errors in parentheses. * p</p><p>? Questão #3 Em qual das alternativas a seguir há indícios de existência de equidispersão nos dados de determinada variável dependente considerada em um modelo de regressão para dados de contagem? a) Média Variância 2,47 2,47 b) Média Variância 1,73 101,73 c) Média Variância 7,47 297,46 d) Média Variância 6,34 728,21 a) b) c) d) ? Questão #4 São modelos supervisionados de machine learning para dados de contagem: Regressão Logística Binária e Regressão Logística Multinomial. Regressão Poisson, Regressão Binomial Negativa, Regressão Poisson com Inflação de Zeros e Regressão Binomial Negativa com Inflação de Zeros. Regressão Gaussiana e Regressão estimada por OLS. Análise de Clusters e Análise Fatorial por Componentes Principais.</p><p>? Questão #5 Com o intuito de se estudar e prever a quantidade de violações de trânsito (variável dependente violations) na cidade de Nova York por parte de membros dos corpos diplomáticos dos países pertencentes às Nações Unidas, foi estimado um modelo de regressão binomial negativo, considerando, como variáveis preditoras, a quantidade de membros no corpo diplomático em cada país (variável staff), o índice de corrupção de cada país (variável corruption) e o fato de haver ou não enforcement legal quanto à obrigatoriedade de se pagar a multa em caso de violação (variável binária post: 'yes' = há obrigatoriedade do pagamento; 'no' = não há obrigatoriedade do pagamento). Os outputs do referido modelo, obtidos no Python encontram-se na imagem abaixo. Pergunta-se: qual a quantidade esperada de violações de trânsito para um país cujo corpo diplomático seja composto por 28 membros, considerando existência de enforcement legal e índice de corrupção igual a 1? coef std err Z P> Z [0.025 0.975] Intercept 1.9469 0.205 9.477 0.000 1.544 2.350 post[T.yes] -4.2746 0.266 -16.065 0.000 -4.796 -3.753 staff 0.0400 0.014 2.945 0.003 0.013 0.067 corruption 0.4527 0.133 3.396 0.001 0.191 0.714 alpha 2.0963 0.243 8.614 0.000 1.619 2.573 0,94 0,47 0,01 0,89 ? Questão #6 A variável dependente quantitativa a ser considerada em determinado modelo de regressão para dados de contagem apresenta as estatísticas descritivas conforme imagem abaixo. A priori, dentre as alternativas propostas a seguir, qual seria o modelo mais adequado a ser estimado? Média Variância 6.496644 331.6178 Poisson. Logístico multinomial. Logístico binário. Binomial negativo.</p><p>? Questão #7 A definição sobre a existência ou não de uma quantidade excessiva de zeros na variável dependente Y de um modelo de regressão para dados de contagem é verificada por meio de um teste específico, conhecido por: Teste de Teste de Cameron e Trivedi. Teste de Erlang. Teste de Vuong. ? Questão #8 Escolha a alternativa que apresenta um código do Python para se estimar um modelo de regressão para dados de contagem do tipo binomial negativo: a) modelo = x3', data=df, b) modelo = family=NegativeBinomial.fit() c) modelo = data=df, family=NegativeBinomial2.fit(alpha=fi_ótimo) d) modelo = a) b) c) d)</p><p>? Questão #9 Analise a imagem abaixo e assinale a alternativa que mostra um histograma de determinada variável com indícios de existência de superdispersão e inflação de zeros nos dados. a) b) 40 30 30 Contagem Contagem 40 30 30 20 20 20 20 10 10 10 10 0 0 0 0.0 2.5 5.0 7.5 1 2 3 10.0 4 c) d) 250 150 200 Contagem Contagem 150 100 150 200 120 150 90 100 100 50 50 60 0 50 0 0 0 -0.5 50 0.0 0.5 100 1.0 1.5 150 a) b) d)</p><p>? Questão #10 Em relação especificamente aos modelos de regressão Poisson inflacionados de zeros, podemos afirmar que: I) A probabilidade p de ocorrência de nenhuma contagem para que n é o tamanho da amostra), ou seja, = é calculada levando-se em consideração a soma de um componente dicotômico com um componente de contagem. II) Deve-se definir a probabilidade Plogit de não ocorrer nenhuma contagem devido exclusivamente ao componente dicotômico, bem como a probabilidade p de ocorrência de determinada contagem ou seja, que segue a própria expressão da probabilidade da distribuição Poisson, multiplicada por (1 III) São úteis apenas para variáveis preditoras qualitativas. Assinale a alternativa CORRETA: Apenas as afirmações II e III estão corretas. Apenas as afirmações e III estão corretas. Apenas as afirmações e II estão corretas. Todas as afirmações estão corretas.</p>