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Considere a amostra das idades dos alunos de pós-graduação do curso de Ciências de Dados. 29, 27, 25, 39, 29, 27, 41, 31, 25, 33, 27, 25, 25, 23, 27, 27, 32, 26, 24, 36, 32, 26, 28, 24, 28, 27, 24, 26, 30, 26, 35, 26, 28, 34, 29, 23, 28. Avalie os itens abaixo e marque a opção que contém a mediana do conjunto:


A) 27.
B) 29.
C) 28.
D) 26.
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Para encontrar a mediana, é necessário organizar os dados em ordem crescente ou decrescente. Após isso, é preciso identificar o valor central da amostra. Como a amostra tem 39 elementos, o valor central será a média aritmética dos 19º e 20º elementos. Organizando a amostra em ordem crescente, temos: 23, 24, 24, 25, 25, 25, 25, 26, 26, 26, 27, 27, 27, 27, 28, 28, 28, 29, 29, 30, 31, 32, 32, 33, 34, 35, 36, 39, 41. Os 19º e 20º elementos são 29 e 30, respectivamente. A média aritmética desses valores é 29,5. Portanto, a mediana da amostra é 29,5. A alternativa correta é letra E) 29,5.

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O KNN é um algoritmo supervisionado que tem por objetivo classificar objetos (WEBB, 2002). O algoritmo de Machine learning tem como propósito classificar o elemento e atribuir a ele o rótulo que representa a maior frequência dentre as k amostras mais próximas, através do esquema de votação. Sobre o KNN, marque V para verdadeiro e F para falso: ( ) Para estimar a classe a que o elemento K pertença, o algoritmo KNN calcula os K-vizinhos mais próximos a K. ( ) Na fase de classificação para um dado elemento de teste K, seus K-vizinhos mais próximos podem ser de uma mesma classe, e o algoritmo pode não conseguir decidir qual a classe a que esse elemento K pertença. ( ) Para encontrar a classe de um elemento que ainda não pertença a algum conjunto formado, o classificador KNN busca os K elementos do conjunto de treinamento que tenham a menor distância do elemento desconhecido. Marque a opção que contém a sequência correta:


A) V-V-F.
B) V-V-V.
C) F-F-F.
D) V-F-F.

Quais são os tipos de técnicas da aprendizagem supervisionada? Marque o item correto:


A) Somente previsão.
B) Somente classificação.
C) Agrupamento espontâneo.
D) Classificação e Previsão.

Nesse contexto, assinale V para verdadeiro e F para falso acerca das características da comunicação verbal e não verbal: ( ) A comunicação verbal depende do domínio da língua. ( ) A comunicação não verbal consiste em posturas, expressões faciais e corporais. ( ) A comunicação não verbal pode se opor à comunicação verbal. Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de respostas:


A) V-V-F
B) F-V-V
C) V-V-V
D) V-F-V

Qual opção abaixo podemos definir como um problema de classificação? Marque o item correto:


A) Calcular a probabilidade de um cliente comprar o produto.
B) Previsão da quantidade de produtos vendidos durante um determinado período.
C) Os clientes da empresa X precisam ser agrupados a partir das suas características.
D) Uma empresa que investiga a chance dos seus clientes comprarem ou não o novo produto lançado.

Sobre o que aprendemos de gráficos, marque o item correto:


A) Gráficos identificam padrões, resultados e comparam medidas de forma mais rápida e simples, porém, somente se usados junto com medidas estatísticas.
B) Os gráficos não são confiáveis para fazer análises dos dados, pois não existem softwares precisos o suficiente para esta função.
C) Gráficos não podem identificar padrões devido à sua simplicidade para analisar dados.
D) Gráficos identificam padrões, resultados e comparam medidas de forma mais rápida e simples, em relação a outras medidas estatísticas.

Dentre as alternativas abaixo, qual caracteriza a regressão? Assinale a opção correta:


A) A análise de regressão pode ser usada para inferir as relações entre variáveis independentes e dependentes, porém somente para valores positivos.
B) A análise de regressão também é usada para entender quais dentre as variáveis independentes estão relacionadas à variável dependente e explorar as formas dessas relações.
C) A análise de regressão pode ser usada para inferir as relações somente entre uma variável independente e uma dependente.
D) A análise de regressão pode ser usada para inferir a classificação entre uma variável independente e uma dependente.

Sobre o modelo logístico, coloque F para falso e V para verdadeiro, nas alternativas abaixo: ( ) Os parâmetros do modelo devem seguir normalidade. ( ) Ele é usado frequentemente para variáveis quantitativas. ( ) Podemos usá-lo no caso univariado. Marque a opção que apresenta a sequência correta:


A) F-V-F
B) V-F-V
C) F-V-V
D) V-V-F

As variáveis do modelo devem ser dicotômicas. Assinale a opção que contém a sequência correta:


A) F-F-F-F.
B) F-F-F-V.
C) V-F-F-F.
D) F-F-V-V.

Em relação ao que estudamos no capítulo sobre distribuição de frequência, marque a opção verdadeira:


A) Ela é pouco usada devido à sua complexidade.
B) Ela pode ser em formato de lista, tabela ou gráfico, mostrando a frequência de vários resultados de uma amostra.
C) Ela pode ser formatada apenas como lista e tabela.
D) Ela pode ser formatada apenas em tabela, a qual mostra a frequência de vários resultados de uma amostra.

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