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01 - Os modelos de regressão são de enorme importância na estatística e na ciência dos dados. Dentre os diversos modelos de regressão que existem, são justamente os modelos de regressão linear aqueles considerados os mais importantes e, sem dúvida, os mais difundidos, com aplicações nas mais diversas áreas. Considerando as técnicas discutidas de desenvolvimento de modelos preditivos pautados em modelos de regressão linear simples ou múltipla, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). I. ( ) Modelos de regressão linear podem ser empregados na predição do peso médio (massa corporal média) de uma pessoa em função da sua altura, idade e sexo. II. ( ) Modelos de regressão linear podem ser empregados na predição do consumo médio de combustível de um carro em função da potência do seu motor e do seu peso. III. ( ) Modelos de regressão linear podem ser empregados na predição da renda média mensal de uma pessoa em função da sua escolaridade, idade, sexo e classe social. IV. ( ) Modelos de regressão linear podem ser empregados na predição da classe social de uma pessoa em função da sua renda média mensal, escolaridade, idade e sexo. Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.

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Prova N2 - ESTATISTICA APLICADA AO DATA SCIENCE
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Prova N2 - ESTATISTICA APLICADA AO DATA SCIENCE

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há 9 meses

Vamos analisar cada uma das afirmativas sobre os modelos de regressão linear: I. ( ) Modelos de regressão linear podem ser empregados na predição do peso médio (massa corporal média) de uma pessoa em função da sua altura, idade e sexo. É verdadeira (V). A relação entre peso e altura, por exemplo, é uma aplicação comum de modelos de regressão linear. II. ( ) Modelos de regressão linear podem ser empregados na predição do consumo médio de combustível de um carro em função da potência do seu motor e do seu peso. É verdadeira (V). Essa é uma aplicação típica, onde o consumo de combustível pode ser modelado em função de variáveis como potência e peso. III. ( ) Modelos de regressão linear podem ser empregados na predição da renda média mensal de uma pessoa em função da sua escolaridade, idade, sexo e classe social. É verdadeira (V). A renda pode ser influenciada por múltiplas variáveis, e a regressão linear múltipla é adequada para esse tipo de análise. IV. ( ) Modelos de regressão linear podem ser empregados na predição da classe social de uma pessoa em função da sua renda média mensal, escolaridade, idade e sexo. É falsa (F). A classe social é uma variável categórica e, portanto, não é adequada para modelos de regressão linear, que são mais apropriados para variáveis contínuas. Com isso, a sequência correta é: V - V - V - F. Portanto, a alternativa que apresenta a sequência correta é: d) V - V - V - F.

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Vimos que a análise descritiva de dados se consiste em sumários estatísticos relativos aos dados analisados, o que também denominamos resumos estatísticos, e no emprego de gráficos que exibem o comportamento dos dados de uma forma visual, o que denominamos visualização dos dados. O estatístico produziu alguns sumários relativos à área dos imóveis da amostra que a corretora lhe passou. Em relação a esses sumários, analise as afirmativas a seguir. I. O valor max(x1) se refere ao valor máximo da área entre todos imóveis observados na amostra cedida pela corretora ao estatístico. II. O valor sd(x1) fornece uma indicação de quão grande é a dispersão da área dos imóveis na amostra analisada. III. O valor mean(x1) pode ser menor que o valor min(x1) ou maior que o valor max(x1), a depender da amostra analisada. IV. Em alguns casos especiais, min(x1) pode ser maior que max(x1), ou seja, o valor mínimo maior que o valor máximo. Está correto o que se afirma em:

I. O valor max(x1) se refere ao valor máximo da área entre todos imóveis observados na amostra cedida pela corretora ao estatístico.
II. O valor sd(x1) fornece uma indicação de quão grande é a dispersão da área dos imóveis na amostra analisada.
III. O valor mean(x1) pode ser menor que o valor min(x1) ou maior que o valor max(x1), a depender da amostra analisada.
IV. Em alguns casos especiais, min(x1) pode ser maior que max(x1), ou seja, o valor mínimo maior que o valor máximo.
o II e III, apenas.
o I e III, apenas.
o I, II e III, apenas.
o IV, apenas.
V. I e II, apenas.

04 - Quando os dados se referem a múltiplas variáveis quantitativas, é possível calcular a correlação entre pares dessas variáveis, duas a duas. No software estatístico R, isto pode ser feito com a função cor(). Adiante apresentamos um output típico da função cor() quando aplicada ao cálculo da correlação entre quatro variáveis quantitativas de um determinado conjunto de dados. A respeito deste output típico da função cor() do software estatístico R, para o cálculo da correlação entre múltiplas variáveis quantitativas, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). I. ( ) Todas correlações são positivas, o que indica que, para todas variáveis quantitativas dessa amostra, quando uma aumenta, a outra também aumenta. II. ( ) Uma correlação igual a 1 entre uma variável e ela mesma apenas indica uma correlação perfeita dela com ela mesma. III. ( ) A maior correlação positiva entre essas variáveis é aquela entre Murder e Assault, cujo valor é de 0,80. IV. ( ) A segunda maior correlação positiva entre essas variáveis é aquela entre Rape e Assault, cujo valor é de 0,67 e não de 0,56.

O Margareth H. Duham, em seu livro Data Mining - Introductory and Advanced Topics, informa que tarefas de agrupamento, ou clustering em inglês, vêm sendo aplicadas em muitos domínios, incluindo a biologia, a medicina, a antropologia, o marketing e a economia.
DUHAM, Margareth H. Data mining : introductory and advanced topics. Upper Saddle River (NJ): Pearson Education, 2003, p.126.
A respeito desses domínios de aplicação de tarefas de agrupamento, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).

I. ( ) Observar diferentes características de doenças em vários pacientes, e depois formar diferentes grupos de pacientes - por similaridade das características de suas doenças - é uma tarefa de agrupamento.
II. ( ) Observar diferentes hábitos de consumo em várias milhares de pessoas, e depois formar grupos de pessoas - por similaridade de seus hábitos de consumo - é uma tarefa de agrupamento.
III. ( ) Observar diferentes características das linguagens faladas por membros de aldeias remotas, e depois formar grupos de linguagens - por similaridades das características das linguagens - é uma tarefa de agrupamento.
IV. ( ) Observar diferentes característica de insetos em diversos biomas, e depois formar grupos de insetos - por similaridade de suas características - é uma tarefa de agrupamento.
Resposta Selecionada: Correta
V, V, V, V.
Resposta Correta: Correta
V, V, V, V.

Referente ao exposto, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). I. ( ) 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. II. ( ) 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. III. ( ) Para examinar visualmente a relação entre duas variáveis quantitativas, um dos gráficos preferidos é o diagrama de caixas, também conhecido como boxplot. IV. ( ) 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.

Considerando o excerto apresentado, em relação à visualização de dados, analise as afirmativas a seguir: I. O autor do texto considera a visualização de dados uma parte acessória ao trabalho do cientista de dados. II. O autor considera fácil criar visualizações de dados, porém acha difícil criar boas visualizações de dados. III. O autor considera que, por ser fácil criar visualizações de dados, não há razão para merecer seu próprio livro. IV. O autor deixa claro que existem dois usos primários para a visualização de dados: explorar dados e comunicar dados. Está correto o que se afirma em:

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