ATIVIDADE 2 (A2) - Estatística Aplicada Data Science

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07/12/2020 Revisar envio do teste: ATIVIDADE 2 (A2) – AIM1291 ...
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Revisar envio do teste: ATIVIDADE 2 (A2)
AIM1291 ESTATISTICA APLICADA AO DATA SCIENCE EAD - 202020.28927.11 Unidade 2
Revisar envio do teste: ATIVIDADE 2 (A2) 
Usuário THIAGO SAMPAIO DUTRA
Curso AIM1291 ESTATISTICA APLICADA AO DATA SCIENCE EAD -
202020.28927.11
Teste ATIVIDADE 2 (A2)
Iniciado 21/10/20 17:37
Enviado 27/11/20 12:07
Status Completada
Resultado da
tentativa
10 em 10 pontos 
Tempo decorrido 882 horas, 30 minutos
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Pergunta 1
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resposta:
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 avaliação é 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.
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. 
 
 
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
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THIAGO SAMPAIO DUTRA
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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 2
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resposta:
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 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). 
 
( ) A jovem cientista de dados escolheu como variável resposta a renda
mensal da pessoa, e tratou as demais variáveis como variáveis de entrada.
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resposta:
( ) 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.
( ) 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.
( ) 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. 
 
 
F, F, F, V.
F, F, F, V.
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 4
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resposta:
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: 
 
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;
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;
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;
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: 
 
 
I,II, III e IV.
I, II, III e IV.
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.
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Pergunta 5
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resposta:
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 afirmativas a seguir e assinale V para a(s)
Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). 
 
( ) 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.
( ) 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.
( ) 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.
( ) 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. 
 
 
V, V, V, V.
V, V, V, V.
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
Resposta Selecionada:
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): 
 
 
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resposta:
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
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resposta:
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. 
 
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 8
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. 
 
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resposta:
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.
Pergunta 9
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 situaçõesempregar 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. 
 
 
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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.
Pergunta 10
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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). 
 
 
( ) 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.
( ) 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.
( ) 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.
( ) 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.
( ) 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.
 
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
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Segunda-feira, 7 de Dezembro de 2020 14h36min41s BRT
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.
← OK
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