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A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. No agrupamento hierárquico, o usuário deve obrigatoriamente especificar o número de grupos que deseja ver o algoritmo formar. Pois II. O algoritmo começa com grupos formados por registros individuais e, progressivamente, os grupos são unidos aos grupos mais próximos, até que todos os registros pertençam a um único grupo. (X) A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.

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ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE Atividade 4

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Vamos analisar as asserções: I. No agrupamento hierárquico, o usuário deve obrigatoriamente especificar o número de grupos que deseja ver o algoritmo formar. Essa afirmativa é falsa. No agrupamento hierárquico, o usuário não precisa especificar o número de grupos previamente, pois o algoritmo pode criar uma árvore de agrupamento (dendrograma) que permite visualizar a formação dos grupos em diferentes níveis. II. O algoritmo começa com grupos formados por registros individuais e, progressivamente, os grupos são unidos aos grupos mais próximos, até que todos os registros pertençam a um único grupo. Essa afirmativa é verdadeira. Essa é a descrição correta do funcionamento do agrupamento hierárquico. Portanto, a relação proposta (X) é correta: a asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira. Assim, a resposta correta é: (X) A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.

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Assinale a alternativa correta relativamente ao assunto de padronização de variáveis quantitativas na estatística: (X) Na padronização, se subtrai de cada variável sua média, e depois se divide o resultado pelo seu desvio padrão.

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 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.

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 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, F, V
V, F, V, F
F, F, V, F

Considerando as ideias apresentadas acima e o que sabemos sobre ciência dos dados, mineração de dados e machine learning, analise as afirmativas a seguir:

I. Machine learning são algoritmos desenvolvidos, principalmente, pela ciência da computação. São usados na estatística, na ciência de dados e na mineração de dados.
II. O processo de descoberta de padrões e geração de conhecimento por meio de dados tem um sentido romântico, por ser emocionante e prazeroso, e um sentido técnico, pois demanda estudos técnicos criteriosos.
III. A estatística, a ciência da computação e a ciência de dados são áreas relacionadas, mas a mineração de dados e ciência de dados são áreas independentes, sem nenhuma relação.
IV. Não é importante conhecer o ambiente em que os dados são produzidos e que tipo de conhecimento esse ambiente necessita e espera receber.

Assinale a alternativa que apresenta a(s) afirmativa(s) correta(s):

I e II apenas;