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Quanto à relação entre gastos mensais com publicidade e o volume de vendas (vendas altas ou baixas), analise as afirmativas a seguir:
I. Ao estudarmos este caso, percebemos que vendas altas ocorrem mesmo quando os gastos com publicidade são apenas ligeiramente maiores.
II. Visualmente, podemos perceber que a mediana (linha sólida dentro da caixa) dos gastos com publicidade é da ordem de 20 mil reais por mês para vendas altas e da ordem de 8 mil reais por mês para vendas baixas.
III. O gráfico de visualização da relação entre os gastos mensais com publicidade e o volume de vendas não mostra qualquer efeito dos gastos com publicidade sobre o volume de vendas da boneca.
IV. O gráfico de visualização da relação entre os gastos mensais com publicidade e o volume de vendas mostra que vendas altas ocorrem quando os gastos com publicidade são significativamente maiores.
Está correto o que se afirma em:
a. I e II, apenas.
b. III, apenas.
c. I, apenas.
d. II e IV, apenas.
e. III e IV, apenas.

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Prova N2 (A5) estatistica aplicada data science

FMU

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Vamos analisar cada afirmativa: I. Ao estudarmos este caso, percebemos que vendas altas ocorrem mesmo quando os gastos com publicidade são apenas ligeiramente maiores. Verdadeiro, pois indica que não é necessário um grande aumento nos gastos com publicidade para alcançar vendas altas. II. Visualmente, podemos perceber que a mediana dos gastos com publicidade é da ordem de 20 mil reais por mês para vendas altas e da ordem de 8 mil reais por mês para vendas baixas. Verdadeiro, pois descreve a distribuição dos gastos com publicidade de forma clara. III. O gráfico de visualização da relação entre os gastos mensais com publicidade e o volume de vendas não mostra qualquer efeito dos gastos com publicidade sobre o volume de vendas da boneca. Falso, pois se o gráfico não mostra nenhum efeito dos gastos com publicidade sobre as vendas, não seria possível perceber uma relação entre eles. IV. O gráfico de visualização da relação entre os gastos mensais com publicidade e o volume de vendas mostra que vendas altas ocorrem quando os gastos com publicidade são significativamente maiores. Verdadeiro, pois indica uma relação entre altos gastos com publicidade e vendas altas. Com base nas análises, as afirmativas corretas são a II e IV. Portanto, a alternativa correta que contém todas as afirmativas verdadeiras é: d) II e IV, apenas.

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Estudamos algoritmos preditivos com base em (1) modelos de regressão linear e (2) modelos de regressão logística. Esses modelos são aplicados em situações bem distintas, que dependem, essencialmente, da natureza da variável resposta, também chamada de variável dependente.
Com esses dois modelos em mente, analise as afirmativas a seguir.

I. Modelos de regressão logística simples são usados na predição de uma variável resposta qualitativa quando há mais do que uma variável de entrada.

II. Modelos de regressão linear simples são usados na predição de uma variável resposta qualitativa quando se considera apenas uma variável de entrada.

III. Um possível modelo de regressão logística simples para a predição da probabilidade de inadimplência é:

em que e são os coeficientes do modelo, , o gasto médio mensal da pessoa com cartão de crédito e , o valor esperado para a probabilidade de a pessoa ficar ou não inadimplente com o pagamento das faturas do cartão.

IV. O método comumente usado para calcular os valores dos coeficientes e é o Método da Máxima Verossimilhança. Para isso, pode-se fazer uso do software estatístico R.

Está correto o que se afirma em:

a. I e II, apenas.

b. I, II e IV, apenas.

c. III e IV, apenas.

d. II e III, apenas.

e. II, III e IV, apenas.

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

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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 aos qualitativos, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).

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, C, D e E), escolaridade (fundamental, médio, superior), gravidade da doença (baixa, média, alta).

III. ( ) A função table() do R permite a contagem da frequência de cada nível assumido por uma variável qualitativa em uma dada amostra, e foi usada pela jovem cientista de dados para contar a frequência de pessoas com ou sem emprego estável e se ficaram ou não inadimplentes com o pagamento das faturas do cartão no período amostrado.

IV. ( ) Um mosaicplot permite a visualização gráfica da relação entre duas variáveis qualitativas. Foi usado por uma jovem cientista de dados para examinar a possível relação entre duas variáveis qualitativas dicotômicas: pessoas com ou sem emprego estável e se ficaram ou não inadimplentes com o pagamento das faturas do cartão de crédito ao longo do período amostrado. Ela percebeu, ao ver o gráfico resultante (ver figura adiante), que parece haver um maior nível de inadimplência com o cartão entre aquelas que não têm emprego estável.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.

a. F, V, F, V.

b. V, V, V, V.

c. F, F, F, F.

d. V, V, F, F.

e. V, V, F, V.

a. F, V, F, V.
b. V, V, V, V.
c. F, F, F, F.
d. V, V, F, F.
e. V, V, F, V.

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Tarefas de classificação são muitos comuns na estatística e na ciência dos dados, por serem muito comuns em todas atividades humanas, na ciência, na vida social ou nos negócios.
Especificamente, discutimos aplicações de modelos preditivos de classificação baseados em modelos de regressão logística simples ou múltipla.
Com isso em mente, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).

I. Regressão logística pode ser empregada na predição do peso médio (massa corporal média) de uma pessoa em função de sua altura, idade e sexo.

II. Regressão logística pode ser empregada na predição do consumo médio de combustível de um carro em função da potência do seu motor e do seu peso.

III. Regressão logística pode ser empregada na predição da probabilidade de uma pessoa votar em um determinado candidato e não nos outros em função de sua escolaridade, idade, sexo e classe social.

IV. Regressão logística pode ser empregada na predição da probabilidade de a pessoa ser diabética em função de um conjunto de sintomas clínicos que apresenta.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.

a. F, V, F, V.

b. F, F, F, F.

c. V, V, V, V.

d. V, V, F, F.

e. F, F, V, V.

a. F, V, F, V.
b. F, F, F, F.
c. V, V, V, V.
d. V, V, F, F.
e. F, F, V, V.

Leia o excerto a seguir sobre as ideias-chave para agrupamento hierárquico:

“Começa com todos os registros. Progressivamente, os grupos são unidos aos grupos próximos até que todos os registros pertençam a um único grupo. O histórico de aglomeração é retido e plotado, e o usuário pode visualizar o número e a estrutura dos grupos em diferentes estágios. As distâncias intergrupos são calculadas de jeitos diferentes, todas baseadas no conjunto de distância inter-registros.”

BRUCE, Peter; BRUCE, Andrew. Estatística prática para cientistas de dados: 50 conceitos iniciais. Rio de Janeiro: Alta Books, 2019, p. 278.
A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.

I. No agrupamento hierárquico, o usuário deve obrigatoriamente especificar o número de grupos que deseja ver o algoritmo formar. Pois
II. O algoritmo começa com grupos formados por registros individuais e, progressivamente, os grupos são unidos aos grupos mais próximos, até que todos os registros pertençam a um único grupo.

a. As asserções I e II são proposições falsas.

b. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.

c. A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.

d. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.

e. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.

a. As asserções I e II são proposições falsas.
b. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.
c. A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.
d. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
e. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.

No que tange aos coeficientes do modelo de regressão linear simples para o valor do imóvel em função do seu andar, analise as afirmativas a seguir.
I. O estatístico usou o software R e obteve, para os coeficientes do modelo de regressão linear simples do valor do imóvel em função do seu, b0 = 333,71 e b2 = 6,55.
II. Os coeficientes do modelo de regressão linear simples do valor do imóvel em função da sua área possuem unidades, que são, respectivamente, kR$ (mil reais) para b0 e kR$/andar(mil reais dividido pelo andar do imóvel) para b2.
III. O coeficiente b0 é a intersecção da reta do modelo com o eixo vertical y quanto x2 = 0. Pode ser interpretado como o valor estimado de um apartamento localizado no térreo, porém isso é uma extrapolação, pois, na amostra analisada, não há nenhum apartamento no andar térreo.
IV. O coeficiente b2 indica quanto varia o valor esperado do imóvel para um aumento de seu andar em exatamente 1 andar. Graficamente, esse coeficiente é a inclinação da reta que representa o modelo de regressão linear simples ajustado aos dados da amostra.
Está correto o que se afirma em:
a. I, II, III e IV.
b. III e IV, apenas.
c. II, III e IV, apenas.
d. II e III, apenas.
e. I e II, apenas.

Em relação ao output dessa função, aplicada a dados quantitativos, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
I. ( ) A ordem do output é valor máximo, terceiro quartil, mediana, média, segundo quartil e valor mínimo observado.
II. ( ) A ordem do output é valor mínimo, segundo quartil, mediana, média, terceiro quartil e valor máximo observado.
III. ( ) O segundo quartil informa o valor da variável, acima do qual se encontram 25% dos dados observados.
IV. ( ) A mediana informa o valor da variável, abaixo do qual se encontram 50% dos dados observados.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
a. F, F, V, V.
b. F, V, F, V.
c. F, V, V, F.
d. V, V, V, V.
e. F, F, F, F.

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 os 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.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
V, V, F, V.
a. V, V, F, V.
b. V, V, F, F.
c. F, F, V, V.
d. F, V, V, F.
e. V, F, F, V.

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.
Está correto o que se afirma em:
I, II e III, apenas.
a. I e III, apenas.
b. I, II e III, apenas.
c. II, III e IV, apenas.
d. I e IV, apenas.
e. II e IV, apenas.

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