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Estatísticas Aplicadas

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FMU A2 ESTATISTICA APLICADA AO DATA SCIENCE

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Vimos que são muitos os algoritmos de classificação usados na estatística ou na ciência dos dados. Vimos também que podem ser divididos entre class...

Vimos que são muitos os algoritmos de classificação usados na estatística ou na ciência dos dados. Vimos também que podem ser divididos entre classificadores determinísticos ou probabilísticos, em que, dentre estes últimos, se encontra o modelo de regressão logística. Relativamente a modelos de regressão logística, que são aqui o nosso foco, analise as afirmativas a seguir.
Está correto o que se afirma em:
I. Modelos de regressão logística são usados como modelos preditivos para casos em que a variável resposta é qualitativa, preferencialmente qualitativa dicotômica. variáveis de entrada podem ser de qualquer tipo, quantitativas ou qualitativas.
II. Modelos de regressão logística são chamados de regressão logística simples, quando só há uma variável de entrada, também denominada de variável regressora, variável preditora ou variável independente.
III. Modelos de regressão logística são chamados de regressão logística múltipla, quando há mais do que uma variável de entrada, também denominadas de variáveis regressoras, variáveis preditoras ou variáveis independentes.
IV. Modelos de regressão logística são classificadores probabilísticos. Por exemplo, para dados sintomas de um certo paciente, um modelo de regressão logística, depois adequadamente treinado, fará a predição da probabilidade deste paciente estar ou não infectado com o vírus HIV.
E I, II, III e IV.
A IV, apenas.
B II e III, apenas.
C I e III, apenas.
D I, II e III, apenas.

Questões para o Sucesso: Compartilhando questões para auxiliar no sucesso acadêmico e profissional em diversas áreas do conhecimento. Vamos juntos aprimorar nossos conhecimentos e alcançar o sucesso através da prática e do estudo!

Questões para o Sucesso

O modelo de regressão logística simples desenvolvido por uma jovem cientista de dados para a predição da probabilidade de inadimplência com o cartã...

O modelo de regressão logística simples desenvolvido por uma jovem cientista de dados para a predição da probabilidade de inadimplência com o cartão de crédito foi: Tomando como base esse modelo, que foi ajustado aos dados da amostra cedida pelo gerente, podemos estimar o valor esperado para a probabilidade de inadimplência com cartão de crédito das pessoas. Por exemplo, vamos considerar duas pessoas, uma com um gasto de médio mensal com o cartão de R$ 500,00, e a outra com um gasto médio mensal de R$ 1.000,00. Usando o modelo ajustado anterior, obtemos, respectivamente (assinale a alternativa correta):
A 17% e 27%.
B 27% e 7%.
C 7% e 37%.
D 37% e 17%.

Entre as técnicas das quais lançou mão para a visualização dos dados da amostra, uma jovem cientista de dados usou boxplots (diagramas de caixas). ...

Entre as técnicas das quais lançou mão para a visualização dos dados da amostra, uma jovem cientista de dados usou boxplots (diagramas de caixas). Como cientista de dados ela sabia exatamente em que situações empregar boxplots. 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).
I. ( ) Para examinar visualmente a relação entre duas variáveis, em que uma é quantitativa e a outra é qualitativa, não é possível a utilização de gráficos de dispersão.
II. ( ) Boxplots são uma solução inteligente para a visualização da relação entre uma variável quantitativa e uma variável qualitativa, em que no eixo horizontal indicamos níveis da variável qualitativa e no eixo vertical, a variação dos valores observados para a variável quantitativa.
III. ( ) Para examinar visualmente a relação entre duas variáveis quantitativas, um dos gráficos preferidos é o diagrama de caixas, também conhecido como boxplot.
IV. ( ) Na construção de um boxplot, podemos representar no eixo vertical os níveis da variável qualitativa e no eixo horizontal, os valores da variável quantitativa. Nesse caso a visualização da variação dos dados da variável quantitativa é exibida horizontalmente, e os níveis (classes) da variável qualitativa são exibidos verticalmente.
A V, F, F, V.
B V, V, F, V.
C V, V, F, F.
D F, V, V, F.
E F, F, V, V.

Naturalmente, dados ocupam uma posição central, tanto na estatística quanto na ciência dos dados. Entendê-los, saber da sua natureza, o que represe...

Naturalmente, dados ocupam uma posição central, tanto na estatística quanto na ciência dos dados. Entendê-los, saber da sua natureza, o que representam, é de suma importância, antes da realização de qualquer análise ou projeto. Os dados são divididos entre quantitativos e qualitativos, na estatística e na ciência dos dados. Relativamente a qualitativos, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
I. ( ) Dados qualitativos dicotômicos são dados observados de variáveis qualitativas que podem assumir apenas dois níveis (também chamados de classes) como seus valores tais como sexo (feminino ou masculino), ocupação (empregado ou desempregado), localização (bairro ou centro), emprego estável (sim ou não), inadimplente (sim ou não).
II. ( ) Dados qualitativos politômicos são aqueles oriundos de variáveis qualitativas que podem assumir três ou mais níveis como seus valores, tais como classe social (A, B, D e E), escolaridade (fundamental, médio, superior), gravidade da doença (baixa, média, alta).
A F, V, F, V.
B V, V, F, F.
C F, F, F, F.
D V, V, F, V.
E V, F, V, F.

Discutimos o que são aprendizagem supervisionada e não supervisionada. Vimos que é na forma como tratamos as variáveis estudadas que se dá a difere...

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 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, II e IV, apenas.
b. I, II, III e IV.
c. I, III e IV, apenas.
d. II e III, apenas.
e. II, III e IV, apenas.

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

O ser humano tem enorme facilidade em agrupar, por similaridade, e classificar coisas, todos os tipos de coisas. Por conta disso, problemas de clas...

O ser humano tem enorme facilidade em agrupar, por similaridade, e classificar coisas, todos os tipos de coisas. Por conta disso, problemas de classificação são muito frequentes no mundo, mais frequentes que problemas de regressão. Fornecemos alguns exemplos de aplicação de métodos de classificação no mundo dos negócios. Dentre esses exemplos encontramos:
Está correto o que se afirma em:
I. a Netflix usa classificadores para recomendar filmes. Para a Netflix, o valor desse tipo de aplicação é que, quanto mais filmes assistirmos, maior será a sua receita;
II. o Facebook usa classificadores para recomendar novas amizades para a nossa rede de relacionamento. Para o Facebook, o valor desse tipo de aplicação é que, quanto maior nossa rede de relacionamento, maior será a sua receita;
III. um banco de varejo usa classificadores para detectar se uma operação com cartão de débito ou crédito é ou não uma operação fraudulenta. Para o banco, o valor dessa aplicação é que, quanto antes operações fraudulentas forem detectadas, mais rapidamente o banco pode agir para impedir perdas para seus clientes e para ele próprio;
IV. uma concessionária de distribuição de energia elétrica usa classificadores para identificar casos potenciais de roubo de energia da rede, os famosos “gatos”. Para concessionárias de distribuição de energia elétrica, o valor dessa aplicação é evitar prejuízo com o furto de energia da rede, além do relevante aspecto de prevenção acidentes decorrentes de instalações clandestinas.
A III e IV, apenas.
B I, II, III e IV.
C II e IV, apenas.
D I e II, apenas.
E I e III, apenas.

Vimos que há dois principais tipos de aprendizagem supervisionada: problema de regressão e problema de classificação. São os tipos de variáveis res...

Vimos que há dois principais tipos de aprendizagem supervisionada: problema de regressão e problema de classificação. São os tipos de variáveis resposta dos dados em análise que distinguem esses dois tipos entre si.
Relativamente a esses dois tipos, analise as afirmativas a seguir.
I. Na aprendizagem supervisionada, um problema de regressão é um no qual a variável resposta é qualitativa.
II. Na aprendizagem supervisionada, um problema de regressão é um no qual a variável resposta é quantitativa.
III. Na aprendizagem supervisionada, um problema de classificação é um no qual a variável resposta é qualitativa.
IV. Na aprendizagem supervisionada, um problema de classificação é um no qual a variável resposta é quantitativa.
a. III e IV, apenas.
b. III, apenas.
c. II e III, apenas.
d. II e IV, apenas.
e. I e III, apenas.

A jovem cientista de dados, tendo em mãos os dados que lhe foram passados pelo gerente do banco, precisou denominá-los corretamente para a fase de ...

A jovem cientista de dados, tendo em mãos os dados que lhe foram passados pelo gerente do banco, precisou denominá-los corretamente para a fase de treino (ajuste) do algoritmo preditivo. Ela escolheu a regressão logística como seu algoritmo preditivo, para classificar o potencial (a probabilidade) de uma pessoa ficar ou não inadimplente com o pagamento das faturas do cartão de crédito.
Analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
I. A jovem cientista de dados escolheu como variável resposta a renda mensal da pessoa, e tratou as demais variáveis como variáveis de entrada.
II. A jovem cientista de dados escolheu o gasto médio mensal da pessoa com cartão de crédito como a variável resposta, e tratou as demais como variáveis de entrada.
III. A jovem cientista de dados não definiu qualquer das quatro variáveis como a variável resposta, e decidiu realizar uma análise baseada em aprendizagem não supervisionada.
IV. A jovem cientista de dados escolheu como variável resposta se a pessoa havia, ao longo do período pesquisado, ficado inadimplente com o pagamento das faturas do cartão ao menos uma vez (Sim ou Não), e tratou as demais variáveis como variáveis de entrada.
a. F, V, V, F.
b. F, F, F, V.
c. F, V, F, V.
d. F, F, V, V.
e. V, V, F, F.

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

A atividade de venda de produtos financeiros por bancos, tais como cartões de crédito, requer que se faça uma avaliação do cliente. São focos dessa...

A atividade de venda de produtos financeiros por bancos, tais como cartões de crédito, requer que se faça uma avaliação do cliente. São focos dessa avaliação aprovar ou não um cartão de crédito para o cliente e, se aprovado, definir o limite do cartão, ou seja, o valor do crédito a conceder.
Com base nessa introdução, analise as afirmativas a seguir.
I. O primeiro foco da avaliação é um problema de regressão: aprovar (sim ou não) o cartão de crédito, uma variável qualitativa dicotômica, com dois níveis (classes).
II. O primeiro foco da avaliação é um problema de classificação: aprovar (sim ou não) o cartão de crédito, uma variável qualitativa dicotômica, com dois níveis (classes).
III. O segundo foco da avaliação é um problema de classificação, predizer o valor do limite (do crédito) do cartão.
IV. O segundo foco da avaliação é um problema de regressão, predizer o valor do limite (do crédito) do cartão.
a. I, II e III, apenas.
b. II, apenas.
c. II e IV, apenas.
d. I e III, apenas.
e. II, III e IV, apenas.

Desafios para Aprender: Compartilhando desafios para auxiliar no aprendizado de diversas disciplinas do ensino superior, médio e pós-graduação. Vamos juntos superar esses desafios e aprimorar nossos conhecimentos!

Desafios para Aprender

A amostra relativa aos dados de inadimplência com cartões tinha 200 observações de 4 variáveis: a renda mensal da pessoa (R$), seu gasto médio com ...

A amostra relativa aos dados de inadimplência com cartões tinha 200 observações de 4 variáveis: a renda mensal da pessoa (R$), seu gasto médio com cartão de crédito (R$), se a pessoa tinha um emprego estável (Sim ou Não) e se a pessoa havia, ao longo do período pesquisado, ficado inadimplente com o pagamento de faturas do cartão ao menos uma vez (Sim ou Não). Reflita sobre esse caso, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
I. ( ) Todos os dados fornecidos pelo gerente do banco à jovem cientista de dados são dados relativos a variáveis quantitativas.
II. ( ) Todos os dados fornecidos pelo gerente do banco à jovem cientista de dados são dados relativos a variáveis qualitativas.
III. ( ) Dentre os dados fornecidos pelo gerente do banco à jovem cientista de dados, dois são relativos a uma variável quantitativa e dois são relativos a variáveis qualitativas.
IV. ( ) Dentre os dados fornecidos pelo gerente do banco à jovem cientista de dados, um é relativo a uma variável quantitativa e os outros são relativos a variáveis qualitativas.
A F, V, F, V.
B V, V, F, F.
C F, V, V, V.
D V, V, F, V.

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