Vamos analisar cada uma das afirmações sobre a aplicação da estatística na programação: ( ) A estatística descritiva utiliza ferramentas como média, mediana, moda e desvio padrão para resumir e organizar dados, permitindo identificar padrões, tendências e outliers. É verdadeira (V). A estatística descritiva realmente utiliza essas ferramentas para resumir e organizar dados. ( ) A análise de correlação mede a força e a direção da relação linear entre duas variáveis, sendo suficiente para determinar relações causais entre elas. É falsa (F). A análise de correlação mede a relação entre variáveis, mas não é suficiente para determinar causalidade; correlação não implica causalidade. ( ) A preparação dos dados para modelos de machine learning inclui normalização, tratamento de valores ausentes e criação de variáveis dummy, garantindo que os dados estejam em um formato adequado para os algoritmos. É verdadeira (V). Esses são passos comuns e importantes na preparação de dados para machine learning. ( ) A estatística é utilizada para criar visualizações gráficas, como histogramas e scatterplots, mas também desempenha um papel crucial na modelagem preditiva e na validação de suposições. É verdadeira (V). A estatística é fundamental tanto para visualizações quanto para modelagem preditiva. ( ) A avaliação de modelos de machine learning utiliza métricas como precisão, recall, F1-score e AUC-ROC para determinar a performance dos modelos, ajudando a identificar áreas de melhoria. É verdadeira (V). Essas métricas são comumente usadas para avaliar a performance de modelos de machine learning. Agora, juntando as classificações, temos: 1. V 2. F 3. V 4. V 5. V Portanto, a sequência correta é: V - F - V - V - V. Se houver uma alternativa que corresponda a essa sequência, essa será a resposta correta.