Estatística Aplicada ao Data Science - A2 - Marco

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27/10/2020 Blackboard Learn
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Curso GRA1561 ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE GR0890202 - 202020.ead-11306.01
Teste ATIVIDADE 2 (A2)
Iniciado 27/10/20 01:35
Enviado 27/10/20 02:25
Status Completada
Resultado da tentativa 10 em 10 pontos 
Tempo decorrido 49 minutos
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Pergunta 1
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resposta:
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.
 
1. Um classificador determinístico vai dizer se o indivíduo está ou não está infectado, dados os
sintomas que apresenta.
2. Um classificador probabilístico vai dizer qual é a probabilidade de o indivíduo estar ou não
infectado, dados os sintomas que apresenta.
3. 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).
4. 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:
 
 
I, II, III e IV. 
 
 
 
I, II, III e IV.
 
 
 
Resposta correta. Um classificador determinístico vai dizer se o indivíduo está ou não está
infectado, dados os sintomas que apresenta; já um classificador probabilístico vai dizer qual
é a probabilidade de o indivíduo estar ou não infectado; 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) e, nesse mesmo jargão, escrever significa a
probabilidade de ser igual a um dos seus possíveis valores quando a variável de entrada 
 é igual a (dizemos: dado que ).
Pergunta 2
Dados podem aparecer na forma de textos, imagens, vídeos, sons, tabelas, listas, sequências, séries, etc.
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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.
 
1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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:
 
III e IV, apenas.
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.
Pergunta 3
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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.
 
1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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:
 
 
I, II, III e IV. 
 
 
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resposta:
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 classificadores probabilísticos. Ou seja, todas as asserções são
verdadeiras.
Pergunta 4
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resposta:
Entre as técnicas das quais lançou mão para a visualização dos dados da amostra, uma jovem cientista
de dados usou boxplots (diagramas de caixas). Como cientista de dados, ela sabia exatamente em que
situações empregar boxplots. E você, será que você também já sabe? 
 
Analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). 
 
1. ( ) 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.
2. ( ) 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.
3. ( ) Para examinar visualmente a relação entre duas variáveis quantitativas, um dos gráficos
preferidos é o diagrama de caixas, também conhecido como boxplot.
4. ( ) 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.
 
 
V, V, F, V.
V, V, F, V.
Resposta correta. A única asserção falsa é a que afirma que para examinar visualmente a
relação entre duas variáveis quantitativas, um dos gráficos preferidos é o diagrama de
caixas, também conhecido como boxplot. 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. Paraisso, usamos boxplots, em que, no eixo horizontal, indicamos os
níveis da variável qualitativa e, no eixo vertical, a variação dos valores observados para a
variável quantitativa. Podemos inverter a posição desses eixos.
Pergunta 5
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. 
 
1. Regressão logística é o único método de aprendizagem supervisionada que é utilizado para
classificação, todos outros métodos são métodos de regressão.
2. 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.
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3. 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).
4. 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:
 
 
II, III e IV, apenas. 
 
 
 
II, III e IV, apenas.
 
 
 
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.
Pergunta 6
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resposta:
O modelo de regressão logística simples desenvolvido por uma jovem cientista de dados para a predição
da probabilidade de inadimplência com o cartão de crédito foi:
 
 
 
Tomando como base esse modelo, que foi ajustado aos dados da amostra cedida pelo gerente, podemos
estimar o valor esperado para a probabilidade de inadimplência com cartão de crédito das pessoas. Por
exemplo, vamos considerar duas pessoas, uma com um gasto de médio mensal com o cartão de R$
500,00, e a outra com um gasto médio mensal de R$ 1.000,00. Usando o modelo ajustado anterior,
obtemos, respectivamente (assinale a alternativa correta): 
 
 
7% e 27%. 
 
 
 
 
7% e 27%.
 
 
 
 
Resposta correta. Esses valores são aqueles calculados pela simples substituição da
variável de entrada pelos valores R$ 500,00 e R$ 1.000,00, respectivamente, na
equação do modelo.
Pergunta 7
Discutimos o que são aprendizagem supervisionada e não supervisionada. Vimos que é na forma como
tratamos as variáveis estudadas que se dá a diferença entre esses dois tipos de aprendizagens,
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supervisionada e não supervisionada. Esses dois tipos são os mais importantes dentre os diversos tipos
de aprendizagem.
 
Relativamente a esse assunto, analise as afirmativas a seguir.
 
1. Na aprendizagem supervisionada, definimos uma das variáveis estudadas como sendo a variável
resposta, a qual responde em função dos valores assumidos pelas outras variáveis, as quais são
chamadas de variáveis de entrada.
2. Especificamente na aprendizagem supervisionada, também denominamos uma variável resposta
de variável de saída ou variável dependente.
3. Especificamente na aprendizagem supervisionada, também denominamos uma variável de entrada
de variável regressora, variável preditora ou variável independente.
4. Na aprendizagem não supervisionada, tratamos todas as variáveis estudadas da mesma forma,
sem procurar explicar o comportamento de uma delas em função dos valores assumidos pelas
outras.
 
 
Está correto o que se afirma em:
 
I, II, III e IV.
I, II, III e IV.
Resposta correta. Na aprendizagem supervisionada, definimos uma das variáveis estudadas
como sendo a variável resposta, a qual responde em função dos valores assumidos pelas
outras variáveis, as quais são chamadas de variáveis de entrada; na aprendizagem
supervisionada, também chamamos a variável resposta de variável de saída ou variável
dependente e as variáveis de entrada, de variáveis regressoras, preditoras ou
independentes. Na aprendizagem não supervisionada, tratamos todas as variáveis
estudadas da mesma forma, sem procurar explicar o comportamento de uma delas em
função dos valores assumidos pelas outras.
Pergunta 8
Continuando com o mesmo caso da questão anterior, relativa à aprovação, pelos bancos, de crédito na
forma de cartão de crédito, como se fazia, no passado, a aprovação da concessão de cartões de crédito
pelos bancos? E, hoje em dia, como os bancos fazem essa aprovação? 
 
Reflita sobre essas perguntas e suas respostas, analise as afirmativas a seguir e assinale V 
para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). 
 
 
1. ( ) No passado, os bancos faziam, e ainda fazem, ao menos em parte, a aprovação da concessão
de cartões de crédito através da definição de regras que devem ser atendidas por cada cliente, tais
como idade, emprego estável, renda fixa, dívidas pequenas, nome limpo e casa própria.
2. ( ) Hoje em dia, dentre outras alternativas, uma que é frequentemente usada pelos bancos são
algoritmos de aprendizagem supervisionada que classificam se o cliente é um potencial bom ou
mau pagador.
3. ( ) Para usarmos algoritmos de classificação com esse propósito de aprovar ou não cartões de
crédito, precisamos de dados. Ensinamos ao algoritmo, com base nos dados que lhe são
passados, a predizer clientes que são maus pagadores potenciais das faturas do cartão. Dessa
forma, se o algoritmo, ao ser alimentado com os dados referentes a um novo cliente, classificar
esse cliente como um mau pagador potencial, o banco não aprovará o cartão.
4. ( ) Para equipes de análise de crédito, poder contar com a ajuda de um software com a capacidade
de recomendar a aprovação ou não da concessão do cartão é de grande valor.
5. ( ) A recomendação feita pelo software poderá ser tratada ao lado de outras regras de crédito para
uma decisão final sobre a concessão de cartão para o cliente.
 
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Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
 
V, V, V, V. 
 
 
V, V, V, V.
 
 
Resposta correta. No passado, os bancos faziam a aprovação da concessão de cartões de
crédito através da definição de regras que deviam ser atendidas por cada cliente; hoje em
dia, algoritmos de aprendizado de máquina classificam se o cliente é um potencial bom ou
mau pagador. Para isso, dados são necessários. Poder contar com a ajuda de um software
com a capacidade de recomendar a aprovação ou não da concessão do cartão é de grande
valor para a equipe de análise de crédito. A recomendação feita pelo software poderá ser
tratada ao lado de outras regras de crédito para uma decisão final sobre a concessão de
cartão para o cliente.
Pergunta 9
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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 delado. 
 
Analise as afirmativas a seguir e veja quais estão coerentes com sua análise descritiva dos dados.
 
1. 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.
2. 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.
 
 
3. Histogramas e diagramas de barras são formas tradicionais de visualização gráfica de dados
quantitativos e qualitativos, respectivamente, na estatística e na ciência dos dados.
4. 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:
 
 
I, III e IV apenas.
I, III e IV apenas.
Resposta correta. Histogramas e diagramas de barras são formas tradicionais de
visualização gráfica 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.
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Terça-feira, 27 de Outubro de 2020 02h25min26s BRT
Pergunta 10
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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.
 
1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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:
 
 
I, II, III e IV. 
 
 
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 classificador probabilístico.
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