Modelos de Regressão Logística

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ATIVIDADE 2 (A2)
2020.2 ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE
· Pergunta 1
1 em 1 pontos
	
	
	
	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:
 
 
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
I, II, III e IV.
 
 
 
	Resposta Correta:
	 
I, II, III e IV.
 
 
 
	Feedback da resposta:
	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
1 em 1 pontos
	
	
	
	O ser humano tem enorme facilidade em agrupar, por similaridade, e classificar coisas, todos os tipos de coisas. Por conta disso, problemas de classificação são muito frequentes no mundo, mais frequentes que problemas de regressão. Fornecemos alguns exemplos de aplicação de métodos de classificação no mundo dos negócios. Dentre esses exemplos, encontramos:
 
1. a Netflix usa classificadores para recomendar filmes. Para a Netflix, o valor desse tipo de aplicação é que, quanto mais filmes assistirmos, maior será a sua receita;
2. o Facebook usa classificadores para recomendar novas amizades para a nossa rede de relacionamento. Para o Facebook, o valor desse tipo de aplicação é que, quanto maior nossa rede de relacionamento, maior será a sua receita;
3. um banco de varejo usa classificadores para detectar se uma operação com cartão de débito ou crédito é ou não uma operação fraudulenta. Para o banco, o valor dessa aplicação é que, quanto antes operações fraudulentas forem detectadas, mais rapidamente o banco pode agir para impedir perdas para seus clientes e para ele próprio;
4. uma concessionária de distribuição de energia elétrica usa classificadores para identificar casos potenciais de roubo de energia da rede, os famosos “gatos”. Para as concessionárias de distribuição de energia elétrica, o valor dessa aplicação é evitar prejuízo com o furto de energia da rede, além do relevante aspecto de prevenção de acidentes decorrentes de instalações clandestinas.
 
Está correto o que se afirma em:
 
 
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
I, II, III e IV.
	Resposta Correta:
	 
I, II, III e IV.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. Todos os exemplos listados nesta questão são problemas de classificação, os quais, como dissemos no enunciado, são muito frequentes no mundo. Em todos eles, a variável resposta é uma variável qualitativa, ou dicotômica, ou politômica.
	
	
	
· Pergunta 3
1 em 1 pontos
	
	
	
	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:
 
 
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
I, II, III e IV.
 
 
	Resposta Correta:
	 
I, II, III e IV.
 
 
	Feedback da resposta:
	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
1 em 1 pontos
	
	
	
	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, 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:
 
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
I, II, III e IV.
	Resposta Correta:
	 
I, II, III e IV.
	Feedback da resposta:
	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 5
1 em 1 pontos
	
	
	
	Os dados cedidos pelo gerente do banco estavam bem organizados e livres de erros. A nossa jovem cientista de dados não precisou, portanto, fazer uma limpeza e pré-tratamento dos dados e pode prosseguir imediatamente para uma análise descritiva deles antes do desenvolvimento do modelo.
Tendo isso em vista, analise as afirmativasa seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).  
 
1. ( ) Chamamos de análise descritiva dos dados seus sumários (ou resumos) estatísticos dos mesmos e a sua visualização. Ambos, os sumários e as visualizações, nos ajudam a entender o comportamento dos dados e, através deles, do fenômeno ou processo estudado.
2. ( ) São quatro as variáveis estudadas pela cientista de dados: renda mensal da pessoa, seus gastos médios com o cartão, se a pessoa tinha ou não um emprego estável ao longo do período amostrado e se ficou ou não inadimplente ao longo do deste período.
3. ( ) Para criar sumários estatísticos das variáveis quantitativas, a renda mensal da pessoa e seus gastos com o cartão, a cientista de dados usou as funções min(), mean() e max() do software estatístico R para calcular os valores mínimo, médio e máximo dos dados observados para essas variáveis.
4. ( ) Para criar sumários estatísticos das variáveis qualitativas, se a pessoa tinha ou não um emprego estável e se tinha ou não ficado inadimplente com o pagamento das faturas do cartão ao longo do período amostrado, a cientista de dados usou a função table() do software estatístico R para calcular a frequência com que os níveis de cada uma dessas variáveis se manifestaram na amostra estudada.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
 
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
V, V, V, V.
	Resposta Correta:
	 
V, V, V, V.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. Chamamos de análise descritiva dos dados seus sumários (ou resumos) e a sua visualização por meio de gráficos. São quatro as variáveis estudadas pela cientista de dados. Para criar sumários estatísticos das variáveis quantitativas, a cientista de dados usou as funções min(), mean() e max() do software estatístico R, e para os sumários estatísticos das variáveis qualitativas, usou a função table() do mesmo software, e assim calculou a frequência com que os níveis de cada uma dessas variáveis se manifestaram na amostra analisada.
	
	
	
· Pergunta 6
1 em 1 pontos
	
	
	
	Tarefas de classificação são muitos comuns na estatística e na ciência dos dados, por serem muito comuns em todas atividades humanas, na ciência, na vida social ou nos negócios.
Especificamente, discutimos aplicações de modelos preditivos de classificação baseados em modelos de regressão logística simples ou múltipla.
Com isso em mente, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
 
1. Regressão logística pode ser empregada na predição do peso médio (massa corporal média) de uma pessoa em função de sua altura, idade e sexo.
2. Regressão logística pode ser empregada na predição do consumo médio de combustível de um carro em função da potência do seu motor e do seu peso.
3. Regressão logística pode ser empregada na predição da probabilidade de uma pessoa votar em um determinado candidato e não nos outros em função de sua escolaridade, idade, sexo e classe social.
4. Regressão logística pode ser empregada na predição da probabilidade de a pessoa ser diabética em função de um conjunto de sintomas clínicos que apresenta.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
 
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
F, F, V, V.
	Resposta Correta:
	 
F, F, V, V.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. As duas primeiras situações se referem à predição de variáveis resposta quantitativas, o que não é possível com modelos de regressão logística; já as duas últimas situações são adequadas ao emprego de modelos de regressão logística.
	
	
	
· Pergunta 7
1 em 1 pontos
	
	
	
	A jovem cientista de dados, tendo em mãos os dados que lhe foram passados pelo gerente do banco, precisou denominá-los corretamente para a fase de treino (ajuste) do algoritmo preditivo. Ela escolheu a regressão logística como seu algoritmo preditivo, para classificar o potencial (a probabilidade) de uma pessoa ficar ou não inadimplente com o pagamento das faturas do cartão de crédito.
 
Analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
 
1. ( ) A jovem cientista de dados escolheu como variável resposta a renda mensal da pessoa, e tratou as demais variáveis como variáveis de entrada.
2. ( ) A jovem cientista de dados escolheu o gasto médio mensal da pessoa com cartão de crédito como a variável resposta, e tratou as demais como variáveis de entrada.
3. ( ) A jovem cientista de dados não definiu qualquer das quatro variáveis como a variável resposta, e decidiu realizar uma análise baseada em aprendizagem não supervisionada.
4. ( ) A jovem cientista de dados escolheu como variável resposta se a pessoa havia, ao longo do período pesquisado, ficado inadimplente com o pagamento das faturas do cartão ao menos uma vez (Sim ou Não), e tratou as demais variáveis como variáveis de entrada.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
 
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
F, F, F, V.
	Resposta Correta:
	 
F, F, F, V.
	Feedback da resposta:
	Resposta correta. A jovem cientista de dados escolheu como variável resposta se a pessoa havia, ao longo do período pesquisado, ficado inadimplente com o pagamento das faturas do cartão ao menos uma vez (Sim ou Não), e tratou as demais variáveis como variáveis de entrada.
	
	
	
· Pergunta 8
1 em 1 pontos
	
	
	
	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.
 
1. Na aprendizagem supervisionada, um problema de regressão é um no qual a variável resposta é qualitativa.
2. Na aprendizagem supervisionada, um problema de regressão é um no qual a variável resposta é quantitativa.
3. Na aprendizagem supervisionada, um problema de classificação é um no qual a variável resposta é qualitativa.
4. Na aprendizagem supervisionada, um problema de classificação é um no qual a variável resposta é quantitativa.
 
Está correto o que se afirma em:
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
II e III, apenas.
	Resposta Correta:
	 
II e III, apenas.
	Feedback da resposta:
	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 9
1 em 1 pontos
	
	
	
	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.
 
1. 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).
2. 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).
3. O segundo foco da avaliação é um problema de classificação, predizer o valor do limite (do crédito) do cartão.
4. 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:
 
 
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
II e IV, apenas.
	Resposta Correta:
	 
II e IV, apenas.
	Feedback da resposta:
	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 10
0 em 1 pontos
	
	
	
	Entre as técnicas dasquais 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).
 
1. ( ) 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.
2. ( ) 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.
3. ( ) 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.
4. ( ) 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.
 
 
	
	
	
	
		Resposta Selecionada:
	 
V, V, F, V.
	Resposta Correta:
	 
F, V, V, V.
	Feedback da resposta:
	Sua resposta está incorreta. 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.