“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.
Resposta Selecionada:
Correta
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
Resposta Correta: Correta
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
Respostas
Ed 
ano passado
Vamos analisar as asserções: 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." - Esta afirmação é verdadeira. A normalização é uma prática comum para garantir que todas as variáveis contribuam igualmente para a análise. 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." - Esta afirmação também é verdadeira. Quando variáveis têm escalas muito diferentes, aquelas com maior escala podem influenciar desproporcionalmente os resultados da análise de agrupamento. Agora, quanto à relação entre as asserções: A asserção II justifica a asserção I, pois explica por que a normalização é necessária antes da análise de agrupamento: para evitar que variáveis em escalas diferentes dominem o processo. Portanto, a resposta correta é: "As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I."
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Ed
há 2 anos
Com base no excerto apresentado, as asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
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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 e III, apenas.
b) II e IV, apenas.
c) I, II e IV, apenas.
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