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Análise Estatística

Análise Estatística é uma disciplina que estuda métodos para coletar, organizar, analisar e interpretar dados. Durante as aulas, os alunos aprendem sobre estatística descritiva, inferencial e probabilística, além de técnicas de amostragem e testes de hipóteses. A disciplina é importante para diversas áreas, como ciências sociais, biológicas e exatas, pois permite a tomada de decisões baseadas em dados e a validação de resultados de pesquisas. O conhecimento em Análise Estatística é fundamental para profissionais que trabalham com pesquisa e análise de dados, como cientistas, engenheiros, economistas e administradores.

Exam

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AAM-SEM5-NOTA 10

RESTRICTED

Exatas

Matemática

Probabilidade e Estatísticas

Estatisticas

Graduate

Universidade Virtual do Estado de São Paulo

Fernanda Cristina Cervantes Yamaura

Outros

Other

São exemplos de técnicas de amostragem, que utilizam a amostragem aleatória no conjunto de dados, na geração dos conjuntos de treinamento e teste p...

São exemplos de técnicas de amostragem, que utilizam a amostragem aleatória no conjunto de dados, na geração dos conjuntos de treinamento e teste para modelos preditivos:
a. random subsampling, Holdout.
b. validação cruzada, r-fold-cross-validation.
c. Holdout, amostragem aleatória.
d. validação cruzada, Holdout.
e. random subsampling, Bootstrap.

General Studies

Aprimorando com Questões: Compartilhando questões para auxiliar no aprimoramento de habilidades e conhecimentos em diversas áreas do conhecimento. Vamos juntos aprimorar nossas habilidades e conhecimentos através dessas questões desafiadoras!

Aprimorando com Questões

Os algoritmos de indução de árvores de decisão, são um exemplo do uso de métodos:
a. conexionistas.
b. simbólicos.
c. probabilísticos.
d. de maximi...

Os algoritmos de indução de árvores de decisão, são um exemplo do uso de métodos:
a. conexionistas.
b. simbólicos.
c. probabilísticos.
d. de maximização de margens.
e. descritivos.

Exercícios Para o Aprendizado: Compartilhando exercícios para auxiliar no aprendizado e aprimoramento de habilidades em diversas áreas do conhecimento. Vamos juntos praticar e aprimorar nossos conhecimentos através desses exercícios desafiadores!

Exercícios Para o Aprendizado

Em relação às SVMs utilizadas nos métodos preditivos de classificação baseados em maximização de margens, podemos afirmar que:
I. Quando as classes...

Em relação às SVMs utilizadas nos métodos preditivos de classificação baseados em maximização de margens, podemos afirmar que:
I. Quando as classes são linearmente separáveis, é utilizado o emprego de SVM com margens rígidas.
II. O problema de otimização tratado pela SVM é convexo, o que quer dizer que leva a um mínimo global.
III. Uma das grandes vantagens no uso de SVMs é a sua alta interpretabilidade.
a. Somente as afirmacoes I e II estão corretas.
b. Somente a afirmação I está correta.
c. Nenhuma das afirmações está correta.
d. Somente as afirmações II e III estão corretas.
e. Todas as afirmações estão corretas.

Em relação às métricas utilizadas para avaliação de modelos preditivos, podemos afirmar que:
I. A acurácia corresponde a taxa de acertos do modelo,...

Em relação às métricas utilizadas para avaliação de modelos preditivos, podemos afirmar que:
I. A acurácia corresponde a taxa de acertos do modelo, sendo uma das medidas mais utilizadas na prática. A acurácia corresponde ao complemento da taxa de erro.
II. A taxa de erro corresponde ao total de classificações incorretas dividido pelo total de exemplos preditos.
III. A diagonal principal de uma matriz de confusão corresponde às predições realizadas corretamente.
a. Somente as afirmações I e II estão corretas.
b. Somente a afirmação I está correta.
c. Nenhuma das afirmações está correta.
d. Todas as afirmações estão corretas.
e. Somente as afirmações II e III estão corretas.

Desenvolvendo com Questões: Compartilhando questões para auxiliar no desenvolvimento de habilidades e conhecimentos em diversas áreas do conhecimento. Vamos juntos aprimorar nossas habilidades através de questões desafiadoras!

Desenvolvendo com Questões

Um dos critérios de pureza utilizados por algoritmos de indução de árvores de decisão é a entropia. Assim, se um conjunto possui uma entropia _____...

Um dos critérios de pureza utilizados por algoritmos de indução de árvores de decisão é a entropia. Assim, se um conjunto possui uma entropia _________, isso quer dizer que diversos ________ diferentes devem estar presentes, o que não é desejável para a classificação. Já uma entropia _______ denota que há “pouca mistura” naquele conjunto.
a. heterogênea, atributos, uniforme
b. alta, atributos, baixa
c. alta, rótulos, baixa
d. uniforme, rótulos, heterogênea
e. baixa, objetos, alta

Desvendando com Questões: Compartilhando questões para auxiliar na compreensão e aprimoramento de conhecimentos em diversas áreas do conhecimento. Vamos juntos desvendar essas questões desafiadoras e aprimorar nossos conhecimentos!

Desvendando com Questões

As SVMs _______ com margens _______ definem fronteiras ________ a partir de dados _________ separáveis.
a. lineares, rígidas, lineares, linearmente...

As SVMs _______ com margens _______ definem fronteiras ________ a partir de dados _________ separáveis.
a. lineares, rígidas, lineares, linearmente
b. não lineares, suaves, separáveis, não
c. lineares, suaves, não lineares, não
d. não lineares, variáveis, não lineares, parcialmente
e. lineares, fixas, rígidas, totalmente

Testando o Conhecimento: Compartilhando questões para testar o conhecimento em diversas disciplinas do ensino superior, médio e pós-graduação. Vamos juntos testar nossos conhecimentos e aprender mais sobre os assuntos que nos interessam!

Testando o Conhecimento

Considere a utilização de um algoritmo de indução de árvore de decisão, que utiliza a entropia como critério de pureza. Se durante o processo de in...

Considere a utilização de um algoritmo de indução de árvore de decisão, que utiliza a entropia como critério de pureza. Se durante o processo de indução da árvore, em um nó de divisão, um conjunto contém apenas duas classes (rótulos) p e q, sendo que o número de elementos pertencentes a classe p é igual a número de elementos pertencentes a classe q. Então podemos afirmar que o valor da entropia para esse conjunto é igual a:
a. 1/2
b. 2
c. 1
d. 0
e. -1

Praticando Para Aprender: Compartilhando exercícios práticos para auxiliar no aprendizado de diversas disciplinas do ensino superior, médio e pós-graduação. Vamos juntos aprender mais através da prática!

Praticando Para Aprender

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AAM-SEM5-NOTA 10

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