ESTATISTICA APLICADA AO DATA SCIENCE ATIVIDADE 2 (A2) AIM1836 _

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Revisar envio do teste: ATIVIDADE 2 (A2)
AIM1836 ESTATISTICA APLICADA AO DATA SCIENCE EAD - 202020.115237.05 Unidade 2
Revisar envio do teste: ATIVIDADE 2 (A2) 
Usuário STELLA TERRA TROC
Curso AIM1836 ESTATISTICA APLICADA AO DATA SCIENCE EAD - 202020.115237.05
Teste ATIVIDADE 2 (A2)
Iniciado 04/11/20 16:01
Enviado 04/11/20 16:31
Status Completada
Resultado da tentativa 10 em 10 pontos 
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Pergunta 1
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resposta:
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.
 
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.
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.
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.
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. 
 
 
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.
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STELLA TERRA TROC
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Pergunta 2
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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. 
 
Regressão logística é o único método de aprendizagem supervisionada que é utilizado
para classificação, todos outros métodos são métodos de regressão.
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.
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).
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 3
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.
 
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.
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.
 
 
Histogramas e diagramas de barras são formas tradicionais de visualização gráfica de
dados quantitativos e qualitativos, respectivamente, na estatística e na ciência dos
dados.
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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.
Pergunta 4
Naturalmente, dados ocupam uma posição central, tanto na estatística quanto na ciência dos
dados. Entendê-los, saber da sua natureza, o que representam, é de suma importância, antes
da realização de qualquer análise ou projeto. Os dados são divididos entre quantitativos e
qualitativos, na estatística e na ciência dos dados. Relativamente aos qualitativos, analise as
afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). 
 
( ) Dados qualitativos dicotômicos são dados observados de variáveis qualitativas que
podem assumir apenas dois níveis (também chamados de classes) como seus valores,
tais como sexo (feminino ou masculino), ocupação (empregado ou desempregado),
localização (bairro ou centro), emprego estável (sim ou não), inadimplente (sim ou
não).
( ) Dados qualitativos politômicos são aqueles oriundos de variáveis qualitativas que
podem assumir três ou mais níveis como seus valores,tais como classe social (A, B,
C, D e E), escolaridade (fundamental, médio, superior), gravidade da doença (baixa,
média, alta).
( ) A função table() do R permite a contagem da frequência de cada nível assumido por
uma variável qualitativa em uma dada amostra, e foi usada pela jovem cientista de
dados para contar a frequência de pessoas com ou sem emprego estável e se ficaram
ou não inadimplentes com o pagamento das faturas do cartão no período amostrado.
( ) Um mosaicplot permite a visualização gráfica da relação entre duas variáveis
qualitativas. Foi usado por uma jovem cientista de dados para examinar a possível
relação entre duas variáveis qualitativas dicotômicas: pessoas com ou sem emprego
estável e se ficaram ou não inadimplentes com o pagamento das faturas do cartão de
crédito ao longo do período amostrado. Ela percebeu, ao ver o gráfico resultante (ver
figura adiante), que parece haver um maior nível de inadimplência com o cartão entre
aquelas que não têm emprego estável.
 
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Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
 
V, V, V, V.
V, V, V, V.
Resposta correta. Todas asserções desta questão são verdadeiras. Dados
qualitativos dicotômicos são dados observados de variáveis qualitativas que
podem assumir apenas dois níveis. Dados qualitativos politômicos são aqueles
oriundos de variáveis qualitativas que podem assumir três ou mais níveis como
seus valores. A função table() do R permite a contagem da frequência de cada
nível assumido por uma variável qualitativa em uma dada amostra. O mosaicplot
permite a visualização gráfica da relação entre duas variáveis qualitativas.
Pergunta 5
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Entre as técnicas das quais lançou mão para a visualização dos dados da amostra, uma
jovem cientista de dados usou gráficos de dispersão. Como cientista de dados, ela sabia
exatamente em que situações empregar gráficos de dispersão. 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). 
 
( ) Gráficos de dispersão, em inglês chamados de scatter plots, só podem ser usados
para a visualização de uma única variável, a qual deve ser obrigatoriamente uma
variável qualitativa.
( ) Gráficos de dispersão são usados para a visualização da relação entre duas
variáveis quantitativas, em que os dados das duas variáveis são plotados aos pares.
Permite, dessa forma, a verificação visual, pelo estatístico ou pelo cientista de dados,
se há uma tendência de uma variável aumentar quando a outra aumenta, diminuir
quando a outra diminui, ou se não há uma relação aparente entre as duas.
( ) Um gráfico de dispersão foi usado para exibir, em pares, a relação entre o valor do
imóvel e a sua área. Esse tipo de gráfico é chamado, em inglês, de scatter plot.
( ) Um gráfico de dispersão foi usado para exibir, em pares, a relação entre o valor do
imóvel e o seu andar. Esse tipo de gráfico é chamado, em inglês, de scatter plot.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
 
F, V, V, V.
F, V, V, V.
Resposta correta. A única asserção falsa é a que afirma que gráficos de
dispersão só podem ser usados para a visualização de uma única variável, a
qual deve ser obrigatoriamente uma variável qualitativa. É correto dizer que são
usados para a visualização da relação entre duas variáveis quantitativas,
permitindo a verificação visual de tendência de uma variável aumentar quando a
outra aumenta, diminuir quando a outra aumenta, ou se não há uma relação
aparente entre as duas. Sendo assim, puderam ser usados para exibir, em
pares, a relação entre o valor do imóvel e a sua área e o valor do imóvel e o seu
andar.
Pergunta 6
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.
 
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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.
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.
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.
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 7
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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.
 
Na aprendizagem supervisionada, um problema de regressão é um no qual a variável
resposta é qualitativa.
Na aprendizagem supervisionada, um problema de regressão é um no qual a variável
resposta é quantitativa.
Na aprendizagem supervisionada, um problema de classificação é um no qual a
variável resposta é qualitativa.
Na aprendizagem supervisionada, um problema de classificação é um no qual a
variável resposta é quantitativa.
 
Está correto o que se afirma em:
II e III, apenas.
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 classificação é
um no qual a variável resposta é qualitativa.
Pergunta 8
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.
 
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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).
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).
O segundo foco da avaliaçãoé um problema de classificação, predizer o valor do limite
(do crédito) do cartão.
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:
 
 
II e IV, apenas.
II e IV, apenas.
Resposta correta. 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); 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.
Pergunta 9
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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.
 
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.
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.
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.
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
1 em 1 pontos
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Quarta-feira, 4 de Novembro de 2020 16h38min09s BRT
resposta: 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.
Pergunta 10
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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). 
 
( ) 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.
( ) 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.
( ) Para examinar visualmente a relação entre duas variáveis quantitativas, um dos
gráficos preferidos é o diagrama de caixas, também conhecido como boxplot.
( ) 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. Para
isso, 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.
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