Unidade 4 - Atividade - Estatística Aplicada ao Data Science

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Iniciado em segunda, 20 mai 2024, 21:42
Estado Finalizada
Concluída em segunda, 20 mai 2024, 23:42
Tempo
empregado
2 horas
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Questão 1
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Leia o excerto a seguir:
“Normalização: É comum normalizar (padronizar) variáveis contínuas através da subtração da média e divisão pelo desvio-padrão, ou então
as variáveis com grande escala dominarão o processo de agrupamento (veja Padronização (Normalização, Escores Z), no Capítulo 6).”
 
BRUCE, Peter; BRUCE, Andrew. Estatística prática para cientistas de dados: 50 conceitos iniciais. Rio de Janeiro: Alta Books, 2019, p.
265.
 A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
 
I. Sabemos que, na estatística ou na ciência dos dados, é comum normalizar (padronizar) variáveis quantitativas, ou variáveis contínuas,
antes da realização de uma análise de agrupamento.
Pois
II. No conjunto de dados observados (a amostra de dados), podem existir variáveis que estão em uma escala muito maior que as outras, e a
medida de distância entre observações dessas variáveis dominarão o resultado da análise de agrupamento, na formação dos grupos de
observações similares entre si.
a. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justi�cativa correta da I. 
b. A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.
c. As asserções I e II são proposições falsas.
d. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
e. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justi�cativa correta da I.
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20/05/2024, 23:43 Atividade 4 (A4): Revisão da tentativa
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Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 3
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
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:
 
I. 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.
II. Especificamente na aprendizagem supervisionada, também denominamos uma variável resposta de variável de saída ou variável
dependente.
III. Especificamente na aprendizagem supervisionada, também denominamos uma variável de entrada de variável regressora, variável
preditora, variável explanatória ou variável independente.
IV. 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.
a. I, III e IV, apenas.
b. II e III, apenas.
c. I, II, III e IV. 
d. I, II e IV, apenas.
e. II, III e IV, apenas.
Na estatística, quanto duas variáveis quantitativas comportam-se uma em relação à outra de forma aproximadamente linear, é comum se
calcular a correlação entre elas. Esse cálculo, entretanto, ao estudo da relação entre duas variáveis qualitativas, ou entre uma variável
quantitativa e uma variável qualitativa.
 
A respeito do cálculo da correlação entre duas variáveis quantitativas, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F
para a(s) Falsa(s).
 
I. ( ) Uma correlação positiva indica que quando uma das variáveis aumenta a outra variável diminui.
II. ( ) Uma correlação positiva indica que quando uma das variáveis aumenta a outra variável também aumenta.
III. ( ) Uma correlação negativa indica que quando uma das variáveis aumenta a outra variável diminui.
IV. ( ) Uma correlação negativa indica que quando uma das variáveis diminui a outra também diminui.
 
a. F, V, V, F. 
b. F, V, F, V.
c. F, V, V, V.
d. F, F, V, V.
e.  F, V, F, F.
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Questão 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
A escolha de grupos formados por um algoritmo de agrupamento hierárquico pode ser feita por meio da leitura do dendrograma resultante.
Escolhe-se a altura (Height) desejada, se traça uma linha horizontal a partir dessa altura, que cruzará com as linhas verticais dos grupos
formados nesta altura. O cientista de dados decide se esses grupos são adequados para a sua análise.
 
Veja, por exemplo, a figura abaixo.
 
 
Figura - Dendrograma do agrupamento de oito estados
Fonte: Elaborada pelo autor
Com respeito da leitura deste dendrograma, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
 
I. ( ) A altura 4 cruza com duas linhas verticais, que indicam dois grupos, o primeiro deles formado pelos estados {Connecticut, Delaware}, e o
segundo deles formado pelos estados {Colorado, Arizona, California, Alaska, Alabama, Arkansas}.
II. ( ) A altura 4 cruza com três linhas verticais, que indicam três grupos, o primeiro deles formado pelos estados {Connecticut, Delaware}, o
segundo deles formado pelos estados {Colorado, Arizona, California}, e o terceiro deles formado pelos estados {Alaska, Alabama, Arkansas}.
III. ( ) A altura 3 cruza com duas linhas verticais, que indicam dois grupos, o primeiro deles formado pelos estados {Connecticut, Delaware}, e
o segundo deles formado pelos estados {Colorado, Arizona, California, Alaska, Alabama, Arkansas}.
IV. ( ) A altura 3 cruza com três linhas verticais, que indicam três grupos, o primeiro deles formado pelos estados {Connecticut, Delaware}, o
segundo deles formado pelos estados {Colorado, Arizona, California}, e o terceiro deles formado pelos estados {Alaska, Alabama, Arkansas}.
 
a. F, V, F, V.
b. V, F, F, V. 
c. V, F, V, F.
d. F, V, V, F.
e. F, V, V, F.
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Questão 5
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Quando os dados se referem a múltiplas variáveis quantitativas, é possível exibir múltiplos gráficos de dispersãoentre pares dessas
variáveis, duas a duas. No software estatístico R, isto pode ser feito com a função gráfica pairs(). Adiante apresentamos um output típico da
função pairs() quando aplicada a quatro variáveis quantitativas de um determinado conjunto de dados.
 
 
Figura 4: Múltiplos gráficos de dispersão entre as variáveis de USArrest
Fonte: Elaborada pelo autor.
 
A respeito deste output típico da função gráfica pairs() do software estatístico R, para a exibição de múltiplos gráficos de dispersão entre
variáveis quantitativas, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
 
I. ( ) O gráfico de y = Murder versus x = Assault mostra uma tendência de aumento de Murder para um aumento de Assault.
II. ( ) O gráfico de y = Murder versus x = UrbanPop mostra uma grande dispersão dos pontos sem uma tendência clara de subida ou descida.
III. ( ) O gráfico de y = Murder versus x = Rape mostra uma tendência de aumento de Murder para um aumento de Assault, porém com uma
dispersão dos pontos um pouco maior que para o caso de y = Murder versus x = Assault.
IV. ( ) Como são quatro variáveis quantitativas (Murder, Assault, UrbanPop e Rape), então ao total são 12 gráficos de dispersão, de cada
uma delas contra as outras três.
a. V, V, V, F.
b. V, V, V, V.
 

c. F, V, F, V.
d. F, V, V, V.
e. F, V, V, F.
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Questão 6
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 7
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
O Margareth H. Duham, em seu livro Data Mining - Introductory and Advanced Topics, informa que tarefas de agrupamento, ou clustering em
inglês, vêm sendo aplicadas em muitos domínios, incluindo a biologia, a medicina, a antropologia, o marketing e a economia.
 
DUHAM, Margareth H. Data mining: introductory and advanced topics. Upper Saddle River (NJ): Pearson Education, 2003, p.126.
 
A respeito desses domínios de aplicação de tarefas de agrupamento, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F
para a(s) Falsa(s).
 
I. ( ) Observar diferentes características de doenças em vários pacientes, e depois formar diferentes grupos de pacientes - por similaridade
das características de suas doenças - é uma tarefa de agrupamento.
II. ( ) Observar diferentes hábitos de consumo em várias milhares de pessoas, e depois formar grupos de pessoas - por similaridade de seus
hábitos de consumo - é uma tarefa de agrupamento.
III. ( ) Observar diferentes características das linguagens faladas por membros de aldeias remotas, e depois formar grupos de linguagens -
por similaridades das características das linguagens - é uma tarefa de agrupamento.
IV. ( ) Observar diferentes característica de insetos em diversos biomas, e depois formar grupos de insetos - por similaridade de suas
características - é uma tarefa de agrupamento.
 
a. V, V, V, V. 
b. F, V, V, F.
c. V, V, V, F.
d. V, V, F, V.
e. V, V, F, F.
Leia o excerto a seguir:
“Exploração de dados é a arte de olhar os seus dados, rapidamente gerar hipóteses sobre eles, e rapidamente testar essas hipóteses. E
repetir isso outra vez, outra vez, outra vez. O objetivo da exploração de dados é a geração de pistas sobre o que os dados nos revelam,
pistas que você poderá explorar, mais tarde, em maior profundidade.”
WICKHAM, Hadley; GROLEMUN, Garret. R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model dada. Sebastopol (CA): O’Reilly
Media, 2017, p.1.
 
A respeito das fontes que originaram os contos de fadas, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s)
Falsa(s).
 
I. ( ) Análise estatística descritiva é parte da análise exploratória de dados, frequentemente entendida como a exploração inicial dos dados.
II. ( ) Além dos métodos da estatística descritiva, algoritmos de agrupamento também são parte da análise exploratória de dados.
III. ( ) A análise exploratória dos dados permite a geração de hipóteses sobre os dados, para posterior investigação mais detalhada.
IV. ( ) Gerar hipóteses sobre dados significa gerar afirmações sobre possíveis padrões e descobertas reveladas pelos dados, a serem melhor
investigadas e comprovadas.
a. F, V, F, V.
b. V, V, F, V.
c. F, F, F, F.
d. V, V, V, V. 
e. V, V, F, F.
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Questão 8
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 9
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
O texto em referência apresenta como exemplo de agrupamento uma companhia de vendas online que deseja agrupar seus clientes com
base em suas características comuns (renda, idade, número de filhos, estado civil, grau de educação, etc.). Com o resultado do
agrupamento, eles definirão campanhas de marketing e de divulgação específicas para cada um dos diferentes grupos que vierem a ser
definidos.
 
DUHAM, Margareth H. Data mining: introductory and advanced topics. Upper Saddle River, NJ: Pearson Education, 2003, p.125.
A respeito das fontes que originaram os contos de fadas, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s)
Falsa(s).
 
I. ( ) Algoritmos de agrupamento só conseguem lidar com variáveis quantitativas. Sendo assim, parte das variáveis disponíveis para esse
caso são irrelevantes.
II. ( ) Algoritmos de agrupamento são especializados no tratamento de conjuntos de dados exclusivamente qualitativos.
III. ( ) Algoritmos de agrupamento podem ter as suas soluções verificadas por um supervisor e, dessa forma, saberemos se o resultado é
bom ou ruim.
IV. ( ) Seres humanos não possuem habilidade natural para agrupar e depois classificar, já que isso só pode ser realizado por meio de
algoritmos.
a. F, F, F, F. 
b. V, V, F, F.
c. F, V, F, V.
d. V, V, F, V.
e. V, V, V, V.
O texto em referência fornece os seguintes exemplos de agrupamento: análise de perfil de usuários e perfil de itens para sistemas de
recomendação; análise de padrões de comportamento de multidões; identificação de grupos de risco para empresas seguradoras; análise de
emoções em redes sociais; reconhecimento de padrões em imagens de satélites ou imagens médicas; análise de padrões em cliques em
páginas da internet, etc.
 
SILVA, L. A. da; PERES, S. M.; BOSCARIOLI, C. Introdução à mineração de dados: com aplicações em R. Rio de Janeiro: Elsevier, 2016,
p.146.
A respeito dos campos de aplicação da análise de agrupamento, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para
a(s) Falsa(s).
 
I. ( ) A análise de emoções por meio de agrupamento pode servir ao propósito de averiguar o índice de aceitação de um candidato a um
cargo eletivo público por região.
II. ( ) O reconhecimento de padrões em imagens de satélites pode servir ao propósito de averiguar regiõescom processos acelerados de
desertificação.
III. ( ) A identificação de grupos de risco para empresas seguradoras pode servir ao propósito de precificação correta do valor do seguro para
cada grupo de risco.
IV. ( ) A análise de padrões em cliques em páginas da internet pode servir ao propósito de identificar a procura de páginas da web por cada
bairro de um município.
a. V, F, F, V.
b. V, V, F, F.
c. V, V, V, F.
d. F, V, V, F.
e. V, V, V, V. 
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Questão 10
Correto
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Em uma análise de agrupamento examinamos os dados observados (as linhas da tabela com os dados) e procuramos identificar, através de
algum critério de similaridade, aquelas que estão mais próximas entre si, e formamos grupos com essas observações similares. Quando são
apenas 2 variáveis e poucas observações (tamanho da amostra pequeno), por exemplo 10, podemos tentar fazer o agrupamento
visualmente.
 
Analise a figura adiante e assinale a alternativa que indica a menor quantidade de grupos que você naturalmente formaria para este caso:
 
Figura - Massa corporal (kg) versus comprimento (m) dos animais
Fonte: Elaborada pelo autor
 
a. Dois grupos, um com 1 indivíduo e um com 9 indivíduos.
b. Três grupos, um com 5 indivíduos, um com 1 indivíduo, e um com 4 indivíduos.
c. Dois grupos, um com 6 indivíduos e outro com 4 indivíduos. 
d. Quatro grupos, um com 5 indivíduos, dois com 1 indivíduo cada, e um com 4 indivíduos.
e. Dois grupos com 5 indivíduos cada.
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