Grátis: Sobre as características que o gráfico de dispersão possui, assinale a alternativa correta: A Utiliza-se para comparar um único valor entre vário... – Questões Respondidas

Trabalho Social

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Sobre as características que o gráfico de dispersão possui, assinale a alternativa correta:

A Utiliza-se para comparar um único valor entre vários grupos.
B Utiliza-se para verificar a relação entre duas variáveis.
C Representa dados da medição de uma variável contínua.
D Ele representa os dados contínuos como tempo e pressão.

ServicoSocializando

há 10 meses

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há 10 meses

Avaliação da Disciplina - Analise Estatistica

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Ed

há 10 meses

Vamos analisar as alternativas sobre as características do gráfico de dispersão: A) Utiliza-se para comparar um único valor entre vários grupos. - Esta descrição não se aplica ao gráfico de dispersão, que não é usado para comparar um único valor. B) Utiliza-se para verificar a relação entre duas variáveis. - Esta é uma característica fundamental do gráfico de dispersão, que mostra como duas variáveis estão relacionadas entre si. C) Representa dados da medição de uma variável contínua. - Embora gráficos de dispersão possam representar variáveis contínuas, a definição não é completa, pois o foco principal é a relação entre duas variáveis. D) Ele representa os dados contínuos como tempo e pressão. - Embora gráficos de dispersão possam incluir dados contínuos, essa descrição é muito específica e não abrange a definição geral do gráfico de dispersão. A alternativa correta é: B) Utiliza-se para verificar a relação entre duas variáveis.

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Quais conceitos é preciso seguir para uma distribuição ser considerada multivariada? Assinale a opção correta:

A Todas as variáveis devem ser aleatórias. Todas a variáveis não podem ser inter-relacionadas.
B Todas a variáveis devem ser inter-relacionadas. Os efeitos das variáveis podem ser significativamente interpretados se analisadas separadamente.
C Algumas variáveis devem ser aleatórias, mas não todas. Todas a variáveis devem ser inter-relacionadas. Os efeitos das variáveis não podem ser significativamente interpretados se analisadas separadamente.
D Todas as variáveis devem ser aleatórias. Todas a variáveis devem ser inter-relacionadas. Os efeitos das variáveis não podem ser significativamente interpretados se analisadas separadamente.

Assinale a alternativa que indica corretamente o tipo de coleta de dados citado no trecho abaixo. "Esse tipo de coleta consiste em uma conversação para obter informações envolvendo duas ou mais pessoas".

A) Face a face.
B) Entrevista.
C) Questionário.
D) Telemarketing.

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

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

Como podemos medir a qualidade do agrupamento formado a partir do método aglomerativo? Assinale a opção correta:

A Através do desvio-padrão do agrupamento.
B Através da média do agrupamento.
C Através do coeficiente de correlação.
D Através do coeficiente aglomerativo.

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

Em qual opção abaixo podemos aplicar um modelo logístico para resolver a problemática apresentada? Assinale a opção correta:

A Uma empresa que deseja verificar se um produto vai ser comprado ou não pelo cliente.
B Uma empresa que deseja avaliar o perfil dos seus clientes.
C Uma empresa que deseja calcular a probabilidade de um produto ser comprado.
D Uma empresa que deseja calcular a quantidade de produtos que serão comparados durante um determinado período.

Assinale a alternativa correta sobre o aprendizado não supervisionado.

A O aprendizado não supervisionado precisa que os dados sejam rotulados para que se possa identificar padrões.
B O aprendizado não supervisionado pode ser usado para descobrir a estrutura subjacente dos dados sem a necessidade de existir um conjunto de dados a priori.
C O aprendizado não supervisionado é usado para problemas de classificação.
D O aprendizado não supervisionado pode ser usado para descobrir a estrutura subjacente dos dados sem a necessidade de existir um conjunto de dados a priori, porém não é usado na análise exploratória de dados.

Assinale a opção que contém a principal característica da técnica de regressão.

A O propósito da regressão é encontrar a relação entre uma variável dependente (denotada por Y) e uma série de outras variáveis independentes (denotadas por X).
B O propósito da regressão é minerar os dados de maneira descritiva.
C O propósito da regressão é encontrar a relação entre uma variável dependente (denotada por Y) e somente uma variável independente (denotada por X).
D O propósito da regressão é agrupar indivíduos com as mesmas características.

Sobre essa medida, podemos afirmar. Assinale a opção correta:

A Devido ao seu alto grau de complexidade, a Distância Euclidiana não pode ser aplicada de maneira significativa na análise multivariada.
B Podemos considerar como a medida mais conhecida, onde é frequentemente usada para medir a distância. Ela simplesmente é a distância geométrica no espaço multidimensional.
C Podemos definir como a medida generalizada de distância que explica as correlações entre variáveis de modo que se pondera da mesma forma todas as variáveis.
D A Distância Euclidiana é definida pela soma das diferenças entre x e y em cada dimensão.