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Associe os conceitos de estatística descritiva e inferencial com suas respectivas descrições, considerando nuances e aplicações específicas:

1. Média.
2. Mediana.
3. Moda.
4. Desvio padrão.
5. Intervalo de confiança.
A) É a medida de tendência central calculada pela soma de todos os valores de um conjunto de dados dividida pelo número total de observações, sendo sensível a valores extremos.
B) É o valor que separa um conjunto de dados ordenado em duas metades, sendo útil para dados assimétricos ou com outliers.
C) É o valor que aparece com maior frequência em um conjunto de dados, podendo ser unimodal, bimodal ou multimodal.
D) É uma medida que quantifica a dispersão dos valores em relação à média de um conjunto de dados, indicando a variabilidade dos dados.
E) É uma faixa de valores calculada a partir de uma amostra, dentro da qual se espera que um parâmetro populacional esteja com uma certa probabilidade, como 95% ou 99%.
Escolha a alternativa que apresenta a associação correta:
1-D; 2-C; 3-B; 4-A; 5-E.
1-E; 2-A; 3-B; 4-C; 5-D.
1-C; 2-D; 3-A; 4-B; 5-E.
1-B; 2-A; 3-D; 4-C; 5-E.
1-A; 2-B; 3-C; 4-D; 5-E.

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Prova - Técnicas estatísticas teoria e prática (R Programming)

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Respostas

Ed

há 2 meses

Vamos analisar cada uma das descrições e associá-las corretamente aos conceitos de estatística descritiva e inferencial: 1. Média: A descrição correta é A) "É a medida de tendência central calculada pela soma de todos os valores de um conjunto de dados dividida pelo número total de observações, sendo sensível a valores extremos." 2. Mediana: A descrição correta é B) "É o valor que separa um conjunto de dados ordenado em duas metades, sendo útil para dados assimétricos ou com outliers." 3. Moda: A descrição correta é C) "É o valor que aparece com maior frequência em um conjunto de dados, podendo ser unimodal, bimodal ou multimodal." 4. Desvio padrão: A descrição correta é D) "É uma medida que quantifica a dispersão dos valores em relação à média de um conjunto de dados, indicando a variabilidade dos dados." 5. Intervalo de confiança: A descrição correta é E) "É uma faixa de valores calculada a partir de uma amostra, dentro da qual se espera que um parâmetro populacional esteja com uma certa probabilidade, como 95% ou 99%." Agora, vamos verificar as alternativas: - 1-D; 2-C; 3-B; 4-A; 5-E: Incorreta. - 1-E; 2-A; 3-B; 4-C; 5-D: Incorreta. - 1-C; 2-D; 3-A; 4-B; 5-E: Incorreta. - 1-B; 2-A; 3-D; 4-C; 5-E: Incorreta. - 1-A; 2-B; 3-C; 4-D; 5-E: Correta. Portanto, a alternativa correta é: 1-A; 2-B; 3-C; 4-D; 5-E.

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Complete as lacunas na frase abaixo sobre a linguagem R, considerando seu desenvolvimento e inspiração:

A linguagem R, uma ferramenta poderosa para análise estatística e manipulação de dados, foi desenvolvida na década de $\qquad$ por $\qquad$ e $\qquad$ na Universidade de Auckland, na Nova Zelândia. R foi inspirada no ambiente estatístico S, criado por $\qquad$ na Bell Laboratories e projetada para ser uma ferramenta de software $\qquad$ . Desde então, R se tornou uma das linguagens mais populares devido à sua $\qquad$ e à grande quantidade de pacotes disponíveis para diferentes tipos de análise.
1990; Ross Ihaka; Robert Gentleman; John Chambers; livre; flexibilidade.
1980; John Chambers; Ross Ihaka; Robert Gentleman; proprietário; simplicidade.
1990; John Chambers; Ross Ihaka; Robert Gentleman; livre; simplicidade
1980; Ross Ihaka; Robert Gentleman; John Chambers; proprietário; flexibilidade.
1990; Robert Gentleman; Ross Ihaka; John Chambers; livre; complexidade.

Complete as lacunas na frase abaixo sobre os benefícios da visualização de dados na linguagem R:

A visualização de dados na linguagem R é fundamental para transformar dados complexos em informações visuais fáceis de entender, facilitando a $\qquad$ de insights e os resultados para uma audiência ampla, incluindo aqueles sem formação técnica. Gráficos e visualizações permitem uma $\qquad$ rápida e interativa dos dados, ajudando a identificar padrões, tendências e $\qquad$ que podem não ser visíveis em tabelas de dados tradicionais. Além disso, a integração da visualização com a $\qquad$ estatística em R permite uma análise mais profunda e compreensível dos dados.
Comunicação; análise; correlações; modelagem.
Exploração; comunicação; tendências; modelagem.
Análise; comunicação; padrões; inferência.
Comunicação; exploração; anomalias; análise.
Análise; exploração; correlações; inferência.

Associe os conceitos de estatística com suas respectivas descrições, considerando nuances e aplicações específicas:

1. Estatística descritiva.
2. Inferência estatística.
3. Análise de correlação.
4. Análise Exploratória de Dados (EDA).
5. Modelagem preditiva.
A) Utiliza técnicas como testes de hipóteses e intervalos de confiança para tirar conclusões sobre uma população com base em uma amostra, sendo crucial para validar suposições e tomar decisões informadas.
B) Mede a força e a direção da relação linear entre duas variáveis, mas não implica causalidade, ajudando a guiar na construção de modelos preditivos ou no reconhecimento de relações causais potenciais.
C) Utiliza ferramentas como média, mediana, moda e desvio padrão para resumir e organizar dados, permitindo identificar padrões, tendências e outliers, fornecendo uma visão geral dos dados antes de análises mais complexas.
D) Utiliza visualizações para explorar dados de forma não formalizada, ajudando a descobrir estruturas subjacentes, detectar outliers e testar hipóteses, frequentemente utilizando gráficos interativos e estáticos.
E) Inclui a criação de modelos como regressão linear e regressão logística para prever valores e classificar dados, baseando-se em fundamentos estatísticos para permitir que os algoritmos aprendam a partir dos dados.
Escolha a alternativa que apresenta a associação correta:
1-D; 2-B; 3-C; 4-E; 5-A.
1-E; 2-C; 3-D; 4-A; 5-B.
1-B; 2-D; 3-A; 4-C; 5-E.
1-A; 2-C; 3-D; 4-B; 5-E.
1-C; 2-A; 3-B; 4-D; 5-E.

Considere as seguintes afirmações sobre a aplicação de medidas de tendência central e variabilidade em um estudo de caso:
I. A média é a medida de tendência central mais comum e é calculada somando todos os valores de um conjunto de dados e dividindo pelo número total de observações.
II. A mediana é o valor central de um conjunto de dados ordenado, sendo útil para dados assimétricos ou com outliers, pois não é influenciada por valores extremos.
III. A moda é a medida de tendência central que representa o valor que aparece com maior frequência em um conjunto de dados, podendo ser unimodal, bimodal ou multimodal.
IV. O desvio padrão é uma medida de tendência central que quantifica a dispersão dos valores em relação à média de um conjunto de dados.
V. Em um estudo de caso, a média é sempre a melhor medida de tendência central a ser utilizada, independentemente da distribuição dos dados.
Escolha a alternativa que apresenta as afirmações corretas:
I, II e III estão corretas.
II, IV e V estão corretas.
I, III e IV estão corretas.
I, II, III e IV estão corretas.
I, II, III e V estão corretas.

Em relação ao pacote ggplot2 na linguagem R, qual das seguintes afirmações é a mais precisa e completa?
O ggplot2 é um pacote utilizado para realizar análises estatísticas avançadas e modelagem preditiva, integrando-se com outras bibliotecas de visualização de dados.
O ggplot2 é uma ferramenta para a limpeza e preparação de dados antes da análise estatística, oferecendo funções para manipulação de dados e remoção de outliers.
O ggplot2 é um sistema de gráficos trellised que facilita a visualização de dados multivariados, permitindo a criação de gráficos condicionais.
O ggplot2 é um pacote utilizado exclusivamente para criar gráficos de barras e histogramas, facilitando a visualização de dados categóricos.
O ggplot2 é uma implementação da gramática de gráficos em R, que permite a criação de gráficos complexos de maneira sistemática e modular, oferecendo grande controle sobre a aparência e a funcionalidade dos gráficos, incluindo a capacidade de adicionar camadas de dados e personalizar praticamente todos os aspectos visuais.

Considere as seguintes afirmações sobre a estrutura básica e os principais comandos da linguagem R:
I. Em R, comentários são iniciados com o símbolo # e são ignorados pelo interpretador, sendo úteis para documentar o código.
II. A atribuição de variáveis em R pode ser feita usando o operador <- ou =.
III. A função summary() em R é utilizada para criar gráficos básicos como histogramas e scatterplots.
IV. Estruturas de controle como if, else, for, while e repeat são suportadas em R para controlar o fluxo de execução do programa.
V. O comando install.packages("nome_do_pacote") é utilizado para instalar pacotes adicionais em R.
Escolha a alternativa que apresenta as afirmações corretas:
I, II, III, IV e V estão corretas
I, II e III estão corretas.
II, III, IV e V estão corretas.
I, II, IV e V estão corretas.
I, III e IV estão corretas.

Associe os pacotes de visualização de dados na linguagem R com suas respectivas descrições, considerando nuances e aplicações específicas:

1. ggplot2.
2. Plotly.
3. Lattice.
4. Shiny.
5. Base R Graphics.
A) Um sistema de gráficos trellised que facilita a visualização de dados multivariados, sendo particularmente útil para gráficos condicionais e comparações de subgrupos dentro de um conjunto de dados.
B) Um pacote que permite criar gráficos interativos em R, podendo ser integrado com ggplot2 para adicionar interatividade aos gráficos, ideal para apresentações e dashboards dinâmicos.
C) Um pacote que oferece uma implementação da gramática de gráficos em R, permitindo a criação de gráficos complexos de maneira sistemática e modular, com grande controle sobre a aparência e a funcionalidade dos gráficos.
D) Um pacote que facilita a criação de aplicativos web interativos para visualização de dados, permitindo que os usuários explorem os dados dinamicamente e em tempo real.
E) O sistema de gráficos padrão do R, que oferece funções básicas para criação de gráficos, como plot(), hist() e boxplot(), sendo adequado para visualizações rápidas e simples.
Escolha a alternativa que apresenta a associação correta:
1-D; 2-A; 3-E; 4-C; 5-B.
1-B; 2-D; 3-C; 4-A; 5-E.
1-A; 2-C; 3-B; 4-E; 5-D.
1-E; 2-A; 3-D; 4-B; 5-C.
1-C; 2-B; 3-A; 4-D; 5-E.

Em relação à inferência estatística, qual das seguintes afirmações é a mais precisa e completa?
A inferência estatística é utilizada para criar gráficos como histogramas e scatterplots, permitindo a visualização de dados de maneira intuitiva.
A inferência estatística é um processo que se aplica apenas à análise de correlação, determinando a força e a direção da relação linear entre duas variáveis.
A inferência estatística envolve a utilização de técnicas descritivas, como média e desvio padrão, para resumir e organizar dados de maneira eficiente.
A inferência estatística permite tirar conclusões sobre uma população com base em uma amostra, utilizando técnicas como testes de hipóteses, intervalos de confiança e análise de variância (ANOVA) e é crucial para validar suposições e tomar decisões informadas.
A inferência estatística é um método que se concentra exclusivamente na normalização de dados e no tratamento de valores ausentes antes da aplicação de modelos de machine learning.