GRA1561 ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE GR0890211 - 202110 ead-14709 01

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25/06/2021 GRA1561 ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE GR0890211 - 202110.ead-14709.01
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Pergunta 1
Resposta Selecionada: 
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 Vpara a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). 
 
1. ( ) 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).
2. ( ) 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).
3. ( ) 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.
4. ( ) 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.
 
 
 Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
 
V, V, V, V.
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Resposta Correta: 
Comentário
da resposta:
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 2
Resposta
Selecionada:
Resposta Correta:
Comentário
da resposta:
 Depois que formamos grupos de observações de um conjunto de dados
(amostra), por meio de um algoritmo de agrupamento, podemos dar nomes aos
mesmos, e cada indivíduo de cada grupo será classificado de acordo com esse
nome. O ser humano faz isso com naturalidade, primeiro agrupar e, depois de
formados os grupos, dar nomes aos grupos. Por exemplo, animais vertebrados
ou invertebrados, carros ou aviões, homens ou mulheres.
 
A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta
entre elas. e assinale a alternativa correta:
 
I. Ao usarmos de algoritmos de agrupamento, depois que formados e nomeados
(classificados) os grupos de observações resultantes do algoritmo, não é
possível usar essas classes como variáveis respostas e, a partir desse ponto,
executar tarefas preditivas com algoritmos de classificação.
Pois
II. Algoritmos de agrupamento fazem parte dos métodos da chamada
aprendizagem não supervisionada. Não são modelos preditivos.
 
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição
verdadeira.
Resposta correta. A alternativa está correta, pois mesmo que algoritmos de
agrupamento sejam parte dos métodos da aprendizagem não supervisionada, e
não serem modelos preditivos, como afirmado na asserção II, depois que
formamos e nomeamos os grupos (classificamos os grupos), podemos usar essas
classes como variáveis respostas e, a partir desse ponto, executar tarefas
preditivas com algoritmos de classificação. Ou seja, a asserção I é falsa.
Pergunta 3
Muitos dos modelos ou algoritmos usados na estatística e na ciência dos dados
são denominados modelos paramétricos, ou seja, que possuem parâmetros.
Esses parâmetros devem ser determinados quando se treina (se ajusta) o
modelo ou algoritmo aos dados amostrados. Na regressão linear simples ou
múltipla, esses parâmetros são denominados coeficientes do modelo. 
 
No que tange aos coeficientes do modelo de regressão linear simples para o
valor do imóvel em função do seu andar, analise as afirmativas a seguir. 
 
I. O estatístico usou o software R e obteve, para os coeficientes do modelo de
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Resposta Selecionada:
 
Resposta Correta:
 
Comentário
da resposta:
regressão linear simples do valor do imóvel em função do seu, b0 = 333,71 e b2
= 6,55.
II. Os coeficientes do modelo de regressão linear simples do valor do imóvel em
função da sua área possuem unidades, que são, respectivamente, kR$ (mil
reais) para b0 e kR$/andar(mil reais dividido pelo andar do imóvel) para b2.
III. O coeficiente b0 é a intersecção da reta do modelo com o eixo vertical y
quanto x2 = 0. Pode ser interpretado como o valor estimado de um apartamento
localizado no térreo, porém isso é uma extrapolação, pois, na amostra
analisada, não há nenhum apartamento no andar térreo.
IV. O coeficiente b2 indica quanto varia o valor esperado do imóvel para um
aumento de seu andar em exatamente 1 andar. Graficamente, esse coeficiente é
a inclinação da reta que representa o modelo de regressão linear simples
ajustado aos dados da amostra.
Está correto o que se afirma em:
 
 
I, II, III e IV. 
 
I, II, III e IV.
 
Resposta correta. A alternativa está correta, pois todas as afirmativas dessa
questão se apresentam de maneira adequada. O estatístico usou o software R e
obteve, para os coeficientes do modelo de regressão linear simples, b0 = 333,71 e
b2 = 6,55; os coeficientes do modelo de regressão linear simples do valor do
imóvel em função da sua área possuem unidades, que são, respectivamente, kR$
para b0 e kR$/andar para b2; o coeficiente b0 é a intersecção da reta do modelo
com o eixo vertical y quanto x2 = 0 e pode ser interpretado como o valor estimado
de um apartamento localizado no térreo; já o coeficiente b2 indica quanto varia o
valor esperado do imóvel para um aumento de seu andar em exatamente 1 andar.
Pergunta 4
Um jovem cientista de dados realizou uma análise de agrupamento de apenas
cinco estados americanos parte do famoso conjunto de dados USArrests, o qual
possue 50 observações (50 estados americanos) de 4 variáveis (Murder,
Assault, UrbanPop e Rape). 
 
Obteve o resultado exibido na figura exibida adiante:
 
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Resposta
Selecionada:
Resposta
Correta:
Comentário
da resposta:
Figura - Dendrograma do agrupamento dos cinco estados
 Fonte: Elaborada pelo autor
 
 Relativamente à interpretação desta figura, assinale a alternativa correta:
 
 
É um dendrograma,ou seja, um gráfico na forma de uma árvore, que representa
os vários grupos formados em cada estágio do processo de agrupamento
hierárquico.
É um dendrograma, ou seja, um gráfico na forma de uma árvore, que
representa os vários grupos formados em cada estágio do processo de
agrupamento hierárquico.
Resposta correta. A alternativa está correta. O dendrograma resultante de uma
análise de agrupamento hierárquico representa todos os agrupamentos possíveis,
desde os grupos formados por observações individuais (no exemplo, cada um dos
cinco estados) até o topo com um único grupo formado por todas as observações
(no exemplo, um único grupo com os cinco estados). Cabe ao cientista de dados
escolher o agrupamento que faz mais sentido para a sua análise. As demais
alternativas estão erradas, como se pode verificar de uma leitura direta do próprio
dendrograma.
Pergunta 5
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.
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Resposta Selecionada:
 
Resposta Correta:
 
Comentário
da resposta:
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 6
Considere dois pontos de venda da boneca falante com as seguintes
características: primeiro ponto com local de exposição ruim da boneca, preço da
boneca de 289,99 reais, gastos mensais com publicidade de 90 mil reais e idade
média da população local de 39 anos. Segundo ponto com bom local de
exposição da boneca e preço da boneca de 399,99 reais. 
 
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Resposta Selecionada: 
Resposta Correta: 
Comentário
da resposta:
Figura - Árvore de decisão ajustada às vendas do produto de varejo
 Fonte: Elaborada pelo autor.
 
 
 Use a árvore que construímos para o caso da boneca falante (novamente
exibida aqui) e assinale a alternativa que indica corretamente a estimativa de
vendas para esse ponto de venda:
Vendas altas e baixas, respectivamente.
Vendas altas e baixas, respectivamente.
Resposta correta. A alternativa está correta, pois ao percorremos a árvore
construída para a predição das vendas da boneca falante, se altas ou baixas, do
nó inicial aos nós terminais, e usarmos passo a passo as características dos dois
pontos de venda, comparando-as com os valores informados em cada nó,
chegaremos às estimativas de vendas altas para o primeiro ponto e de vendas
baixas para o segundo ponto.
Pergunta 7
O texto em referência fornece os seguintes exemplos de agrupamento: análise
de perfil de usuários e perfil de itens para sistemas de recomendação; análise de
padrões de comportamento de multidões; identificação de grupos de risco para
empresas seguradoras; análise de emoções em redes sociais; reconhecimento
de padrões em imagens de satélites ou imagens médicas; análise de padrões
em cliques em páginas da internet, etc.
 
SILVA, L. A. da; PERES, S. M.; BOSCARIOLI, C. Introdução à mineração de
dados : com aplicações em R. Rio de Janeiro: Elsevier, 2016, p.146.
A respeito dos campos de aplicação da análise de agrupamento, analise as
afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). 
 
I. ( ) A análise de emoções por meio de agrupamento pode servir ao propósito
de averiguar o índice de aceitação de um candidato a um cargo eletivo público
por região.
II. ( ) O reconhecimento de padrões em imagens de satélites pode servir ao
propósito de averiguar regiões com processos acelerados de desertificação.
III. ( ) A identificação de grupos de risco para empresas seguradoras pode servir
ao propósito de precificação correta do valor do seguro para cada grupo de
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Comentário
da resposta:
risco.
IV. ( ) A análise de padrões em cliques em páginas da internet pode servir ao
propósito de identificar a procura de páginas da web por cada bairro de um
município.
V, V, V, V.
V, V, V, V.
Resposta correta. A sequência está correta. Todos exemplos citados são
propósitos válidos para a realização da análise de agrupamento. Como explicado
no texto em referência, a quantidade de domínios de aplicação da análise de
agrupamento é muito vasta.
Pergunta 8
Resposta
Selecionada:
Resposta
Correta:
Comentário
da resposta:
Leia o excerto a seguir:
“Normalização: É comum normalizar (padronizar) variáveis contínuas através da
subtração da média e divisão pelo desvio-padrão, ou então as variáveis com
grande escala dominarão o processo de agrupamento (veja Padronização
(Normalização, Escores Z), no Capítulo 6).” 
 
BRUCE, Peter; BRUCE, Andrew. Estatística prática para cientistas de dados :
50 conceitos iniciais. Rio de Janeiro: Alta Books, 2019, p. 265.
 A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta
entre elas. 
 
I. Sabemos que, na estatística ou na ciência dos dados, é comum normalizar
(padronizar) variáveis quantitativas, ou variáveis contínuas, antes da realização
de uma análise de agrupamento. 
Pois
II. No conjunto de dados observados (a amostra de dados), podem existir
variáveis que estão em uma escala muito maior que as outras, e a medida de
distância entre observações dessas variáveis dominarão o resultado da análise
de agrupamento, na formação dos grupos de observações similares entre si.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa
correta da I.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma
justificativa correta da I.
Resposta correta. A alternativa está correta. Na estatística ou na ciência dos
dados, é comum normalizar (padronizar) variáveis quantitativas, ou variáveis
contínuas, antes da realização de uma análise de agrupamento, pois no conjunto
de dados observados podem existir variáveis que estão em uma escala muito
maior que as outras, e a medida de distância entre observações dessas variáveis
dominarão o resultado final da análise de agrupamento se a padronização não for
feita antes.Pergunta 9
Na análise descritiva do volume de vendas da boneca falante, foram estudadas
as variáveis relativas aos dados coletados pela gerente comercial do fabricante
da boneca. Entre elas, há a variável do local de exposição da boneca (ruim,
médio, bom) no ponto de venda, cuja relação com vendas altas ou baixas é
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Resposta Correta: 
Comentário
da resposta:
exibida no gráfico adiante. 
 
Figura: Efeito do local de exposição nas vendas
 Fonte: Elaborada pelo autor.
 Quanto à relação entre o local de exposição da boneca (ruim, médio, bom) e o
volume de vendas (vendas altas ou baixas), analise as afirmativas a seguir:
 I. Ao estudarmos este caso, percebemos que vendas altas ocorrem com mais
frequência nos pontos de venda onde o local de exposição da boneca é bom.
 II. Ao estudarmos este caso, percebemos que não há qualquer efeito do local de
exposição sobre o volume de vendas da boneca nos pontos de venda.
 III. O gráfico exibido acima mostra que a frequência de pontos com vendas altas
é baixa quando o local de exposição da boneca é ruim.
 IV. O gráfico de visualização da relação entre o local de exposição da boneca no
ponto de venda e o volume de vendas, por se tratarem ambas de variáveis
qualitativas, é um gráfico do tipo mosaic plot, apropriado para esta situação.
 Está correto o que se afirma em:
I, III e IV, apenas.
I, III e IV, apenas.
Sua resposta está correta. A alternativa está correta, pois, ao estudarmos este
caso, percebemos que vendas altas ocorrem com mais frequência nos pontos de
venda onde o local de exposição da boneca é bom, e que a frequência de pontos
com vendas altas é baixa quando o local de exposição da boneca é ruim. Também
sabemos que o gráfico de visualização da relação entre o local de exposição da
boneca no ponto de venda e o volume de vendas, por se tratarem ambas de
variáveis qualitativas, é um gráfico do tipo mosaic plot, apropriado para essa
situação.
Pergunta 10
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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Comentário
da resposta:
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. 
 
 
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.