A estatística descritiva usa de métodos numéricos para resumir dados, também chamados de sumários estatísticos, e de gráficos para a visualização dos dados. A jovem cientista de dados usou algumas técnicas de visualização de dados para analisar sua amostra, mas deixou outras de lado.
Analise as afirmativas a seguir e veja quais estão coerentes com sua análise descritiva dos dados.
Na sua análise descritiva dos dados da amostra, a jovem cientista de dados usou histogramas para a visualização dos dados quantitativos das amostras, que são a renda mensal das pessoas e seus gastos médios com o cartão de crédito.
Na sua análise descritiva dos dados da amostra, a jovem cientista de dados usou diagramas de barras para a visualização dos dados quantitativos das amostras, que são a renda mensal das pessoas e seus gastos médios com o cartão de crédito.
Histogramas e diagramas de barras são formas tradicionais de visualização gráfica de dados quantitativos e qualitativos, respectivamente, na estatística e na ciência dos dados.
A jovem cientista de dados usou, para este caso, apenas histogramas, e preferiu apenas lançar mão da função table() do software estatístico R, para determinar a frequência com que os níveis das variáveis qualitativas se manifestaram na amostra estudada, sem fazer uso de diagramas de barras, o que poderia ter feito, se quisesse.
Analise as afirmativas a seguir e veja quais estão coerentes com sua análise descritiva dos dados.
Na sua análise descritiva dos dados da amostra, a jovem cientista de dados usou histogramas para a visualização dos dados quantitativos das amostras, que são a renda mensal das pessoas e seus gastos médios com o cartão de crédito.
Na sua análise descritiva dos dados da amostra, a jovem cientista de dados usou diagramas de barras para a visualização dos dados quantitativos das amostras, que são a renda mensal das pessoas e seus gastos médios com o cartão de crédito.
Histogramas e diagramas de barras são formas tradicionais de visualização gráfica de dados quantitativos e qualitativos, respectivamente, na estatística e na ciência dos dados.
A jovem cientista de dados usou, para este caso, apenas histogramas, e preferiu apenas lançar mão da função table() do software estatístico R, para determinar a frequência com que os níveis das variáveis qualitativas se manifestaram na amostra estudada, sem fazer uso de diagramas de barras, o que poderia ter feito, se quisesse.
Respostas
Ed 
há 6 meses
Vamos analisar as afirmativas uma a uma: 1. "Na sua análise descritiva dos dados da amostra, a jovem cientista de dados usou histogramas para a visualização dos dados quantitativos das amostras, que são a renda mensal das pessoas e seus gastos médios com o cartão de crédito." - Coerente. Histogramas são apropriados para visualizar dados quantitativos, como renda e gastos. 2. "Na sua análise descritiva dos dados da amostra, a jovem cientista de dados usou diagramas de barras para a visualização dos dados quantitativos das amostras, que são a renda mensal das pessoas e seus gastos médios com o cartão de crédito." - Incoerente. Diagramas de barras são mais adequados para dados qualitativos ou categóricos, não para dados quantitativos. 3. "Histogramas e diagramas de barras são formas tradicionais de visualização gráfica de dados quantitativos e qualitativos, respectivamente, na estatística e na ciência dos dados." - Coerente. Esta afirmativa está correta, pois histogramas são usados para dados quantitativos e diagramas de barras para dados qualitativos. 4. "A jovem cientista de dados usou, para este caso, apenas histogramas, e preferiu apenas lançar mão da função table() do software estatístico R, para determinar a frequência com que os níveis das variáveis qualitativas se manifestaram na amostra estudada, sem fazer uso de diagramas de barras, o que poderia ter feito, se quisesse." - Incoerente. Se ela usou apenas histogramas, não faria sentido afirmar que ela poderia ter usado diagramas de barras, pois isso não se aplica a dados quantitativos. Resumindo, as afirmativas coerentes são a primeira e a terceira.
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Ao longo das nossas discussões, demos foco a um classificador chamado de regressão logística que, apesar do nome regressão (esse nome por razões históricas e por conta de algumas de suas características), é usado como um classificador. Mas também vimos que existem outros tipos de classificadores. Relativamente a esse assunto de algoritmos de classificação, analise as afirmativas a seguir.
Está correto o que se afirma em:
Regressão logística é o único método de aprendizagem supervisionada que é utilizado para classificação, todos outros métodos são métodos de regressão.
Apesar do nome regressão logística, o que acaba sendo um pouco confuso para iniciantes, na verdade este é um dos vários métodos de aprendizagem supervisionada utilizado para classificação.
Dentre os métodos utilizados para classificação se encontram regressão logística, análise discriminante linear (LDA = Linear Discriminant Analysis), árvores de decisão para classificação, máquinas de vetores de suporte (SVM = support vector machines) e k-vizinhos mais próximos (KNN = k-nearest neighbors).
Regressão linear não é um método de classificação, mas, sim, um dos métodos preditivos de aprendizagem supervisionada usados na predição de valores de variáveis respostas quantitativas.
Entre as técnicas das quais lançou mão para a visualização dos dados da amostra, uma jovem cientista de dados usou gráficos de dispersão. Como cientista de dados, ela sabia exatamente em que situações empregar gráficos de dispersão. E você, será que você também já sabe?
Analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
( ) Gráficos de dispersão, em inglês chamados de scatter plots, só podem ser usados para a visualização de uma única variável, a qual deve ser obrigatoriamente uma variável qualitativa.
( ) Gráficos de dispersão são usados para a visualização da relação entre duas variáveis quantitativas, em que os dados das duas variáveis são plotados aos pares.
Discutimos o que são aprendizagem supervisionada e não supervisionada. Vimos que é na forma como tratamos as variáveis estudadas que se dá a diferença entre esses dois tipos de aprendizagens, supervisionada e não supervisionada. Esses dois tipos são os mais importantes dentre os diversos tipos de aprendizagem.
Relativamente a esse assunto, analise as afirmativas a seguir.
Na aprendizagem supervisionada, definimos uma das variáveis estudadas como sendo a variável resposta, a qual responde em função dos valores assumidos pelas outras variáveis, as quais são chamadas de variáveis de entrada.
Especificamente na aprendizagem supervisionada, também denominamos uma variável resposta de variável de saída ou variável dependente.
Especificamente na aprendizagem supervisionada, também denominamos uma variável de entrada de variável regressora, variável preditora ou variável independente.
Na aprendizagem não supervisionada, tratamos todas as variáveis estudadas da mesma forma, sem procurar explicar o comportamento de uma delas em função dos valores assumidos pelas outras.
Tarefas de classificação são muitos comuns na estatística e na ciência dos dados, por serem muito comuns em todas atividades humanas, na ciência, na vida social ou nos negócios. Especificamente, discutimos aplicações de modelos preditivos de classificação baseados em modelos de regressão logística simples ou múltipla.
Com isso em mente, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
Regressão logística pode ser empregada na predição do peso médio (massa corporal média) de uma pessoa em função de sua altura, idade e sexo.
Regressão logística pode ser empregada na predição do consumo médio.
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