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Estatísticas Aplicadas

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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.

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.
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Estudando com Questões

há 2 anos

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há 2 anos

ATIVIDADE A4 - Estatística Aplicada ao Data Science
6 pág.

ATIVIDADE A4 - Estatística Aplicada ao Data Science

UAM

Respostas

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há 2 anos

Analisando as afirmativas sobre o cálculo da correlação entre duas variáveis quantitativas, temos: I. (V) Uma correlação positiva indica que quando uma das variáveis aumenta, a outra variável diminui. II. (V) Uma correlação positiva indica que quando uma das variáveis aumenta, a outra variável também aumenta. III. (F) Uma correlação negativa indica que quando uma das variáveis aumenta, a outra variável diminui. IV. (F) Uma correlação negativa indica que quando uma das variáveis diminui, a outra também diminui. Portanto, as afirmativas corretas são I e II, que são verdadeiras.

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Fernando Leite

há 2 anos

Resposta correta é F V V F.

Porque é correto afirmar que uma correlação positiva indica que quando uma da s variáveis aumenta a outra variável também aumenta, e que uma correlação negativa indica que quando uma das variáveis aumenta a outra variável diminui. É incorreto afirmar que uma correlação positiva indica que quando uma das variáveis aumenta a outra variável diminui, ou que uma correlação negativa indica que quando um das variáveis diminui a outra também diminui.

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A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. Sabemos que, na ciência dos dados, podem-se utilizar de muitos termos diferentes para se referir a um dado conceito. Pois II. A estatística usa, de forma profunda, a matemática como pilar do seu desenvolvimento. É considerada a ciência mais sutil, e a mais ampla, quanto o assunto são dados. É usada por todas áreas científicas.

I. Sabemos que, na ciência dos dados, podem-se utilizar de muitos termos diferentes para se referir a um dado conceito.
II. A estatística usa, de forma profunda, a matemática como pilar do seu desenvolvimento. É considerada a ciência mais sutil, e a mais ampla, quanto o assunto são dados. É usada por todas áreas científicas.
As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda é uma justificativa correta da primeira.
As duas asserções são proposições verdadeiras, mas a segunda não é uma justificativa correta da primeira.
A primeira asserção é uma proposição verdadeira, e a segunda é uma proposição falsa.
A primeira asserção é uma proposição falsa, e a segunda é uma proposição verdadeira.
As duas asserções são proposições falsas.

O texto em referência explica que o processo de descoberta com a mineração de dados possui tanto um sentido romântico (um processo emocionante e prazeroso), quanto técnico (um estudo criterioso sobre dados). Também defende a ideia que é preciso conhecer o ambiente em que os dados são produzidos e que tipo de conhecimento esse ambiente necessita e espera receber.. Ou seja, o que as pessoas necessitam e esperam receber. Considerando as ideias apresentadas acima e o que sabemos sobre ciência dos dados, mineração de dados e machine learning, analise as afirmativas a seguir: I. Machine learning são algoritmos desenvolvidos, principalmente, pela ciência da computação. São usados na estatística, na ciência de dados e na mineração de dados. II. O processo de descoberta de padrões e geração de conhecimento por meio de dados tem um sentido romântico, por ser emocionante e prazeroso, e um sentido técnico, pois demanda estudos técnicos criteriosos. III. A estatística, a ciência da computação e a ciência de dados são áreas relacionadas, mas a mineração de dados e ciência de dados são áreas independentes, sem nenhuma relação. IV. Não é importante conhecer o ambiente em que os dados são produzidos e que tipo de conhecimento esse ambiente necessita e espera receber.

I. Machine learning são algoritmos desenvolvidos, principalmente, pela ciência da computação. São usados na estatística, na ciência de dados e na mineração de dados.
II. O processo de descoberta de padrões e geração de conhecimento por meio de dados tem um sentido romântico, por ser emocionante e prazeroso, e um sentido técnico, pois demanda estudos técnicos criteriosos.
III. A estatística, a ciência da computação e a ciência de dados são áreas relacionadas, mas a mineração de dados e ciência de dados são áreas independentes, sem nenhuma relação.
IV. Não é importante conhecer o ambiente em que os dados são produzidos e que tipo de conhecimento esse ambiente necessita e espera receber.
a) Apenas as afirmativas I e II estão corretas.
b) Apenas as afirmativas I e III estão corretas.
c) Apenas as afirmativas II e IV estão corretas.
d) Apenas as afirmativas III e IV estão corretas.
e) Todas as afirmativas estão corretas.

Um jovem cientista de dados realizou uma análise de agrupamento de apenas cinco estados americanos parte do famoso conjunto de dados USArrests, o qual possue 50 observações (50 estados americanos)


a) O jovem cientista de dados não cometeu nenhum erro ao realizar a análise de agrupamento com apenas cinco estados.
b) A análise de agrupamento com apenas cinco estados é inválida, pois o conjunto de dados USArrests possue 50 observações.
c) A análise de agrupamento com apenas cinco estados é válida, desde que o jovem cientista de dados tenha selecionado os estados mais representativos do conjunto de dados USArrests.
d) A análise de agrupamento com apenas cinco estados é válida, desde que o jovem cientista de dados tenha selecionado os estados menos representativos do conjunto de dados USArrests.

Obteve o resultado exibido na figura exibida adiante: Figura - Dendrograma do agrupamento dos cinco estados Fonte: Elaborada pelo autor Relativamente à interpretação desta figura, assinale a alternativa correta:


a) Não é possível determinar a alternativa correta sem a figura mencionada.
b) A figura representa um agrupamento hierárquico aglomerativo.
c) A figura representa um agrupamento hierárquico divisivo.

A respeito deste output típico da função cor() do software estatístico R, para o cálculo da correlação entre múltiplas variáveis quantitativas, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).

I. ( ) Todas correlações são positivas, o que indica que, para todas variáveis quantitativas dessa amostra, quando uma aumenta, a outra também aumenta.
II. ( ) Uma correlação igual a 1 entre uma variável e ela mesma apenas indica uma correlação perfeita dela com ela mesma.
III. ( ) A maior correlação positiva entre essas variáveis é aquela entre Murder e Assault, cujo valor é de 0,80.
IV. ( ) A segunda maior correlação positiva entre essas variáveis é aquela entre Rape e Assault, cujo valor é de 0,67 e não de 0,56.
V, F, V, V
F, V, V, F
F, V, F, V
V, F, F, V

Analise a figura adiante e assinale a alternativa que indica a menor quantidade de grupos que você naturalmente formaria para este caso:


a) 1
b) 2
c) 3
d) 4

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.
V, V, V, V
F, V, V, F
V, F, F, V
V, V, F, F

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 regiões com 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.

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 regiões com 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.
V, V, V, V
V, V, F, V
V, F, V, F
F, F, V, F

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 afirmacoes sobre possíveis padrões e descobertas reveladas pelos dados, a serem melhor investigadas e comprovadas.

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.
V, V, V, V
V, F, V, F
F, V, F, V
F, F, F, F

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