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Com base nos conceitos iniciais da aprendizagem supervisionada, responda à próxima questão. Assinale a opção que aborda a característica correta sobre o aprendizado supervisionado.

A O aprendizado supervisionado precisa que os dados sejam rotulados, para que possa ser possível agrupar os elementos de forma espontânea.
B O aprendizado supervisionado precisa que os dados sejam rotulados para que se possa identificar padrões.
C O aprendizado supervisionado precisa que os dados sejam rotulados obrigatoriamente por data, pois dessa forma é possível calcular as features.
D O aprendizado supervisionado não precisa que os dados sejam rotulados para que se possa identificar padrões.
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Avaliação da Disciplina - Analise Estatistica
12 pág.

Avaliação da Disciplina - Analise Estatistica

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Vamos analisar as alternativas sobre o aprendizado supervisionado: A) O aprendizado supervisionado precisa que os dados sejam rotulados, para que possa ser possível agrupar os elementos de forma espontânea. - Esta afirmação é incorreta, pois o aprendizado supervisionado não agrupa elementos de forma espontânea; ele utiliza dados rotulados para treinar modelos. B) O aprendizado supervisionado precisa que os dados sejam rotulados para que se possa identificar padrões. - Esta afirmação está correta. O aprendizado supervisionado utiliza dados rotulados para aprender a identificar padrões e fazer previsões. C) O aprendizado supervisionado precisa que os dados sejam rotulados obrigatoriamente por data, pois dessa forma é possível calcular as features. - Esta afirmação é incorreta, pois os dados não precisam ser rotulados por data especificamente; o importante é que sejam rotulados de forma geral. D) O aprendizado supervisionado não precisa que os dados sejam rotulados para que se possa identificar padrões. - Esta afirmação é incorreta, pois o aprendizado supervisionado, por definição, requer dados rotulados. Portanto, a alternativa correta é: B) O aprendizado supervisionado precisa que os dados sejam rotulados para que se possa identificar padrões.

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Sobre as características que o gráfico de dispersão possui, assinale a alternativa correta:

A Utiliza-se para comparar um único valor entre vários grupos.
B Utiliza-se para verificar a relação entre duas variáveis.
C Representa dados da medição de uma variável contínua.
D Ele representa os dados contínuos como tempo e pressão.

Quais conceitos é preciso seguir para uma distribuição ser considerada multivariada? Assinale a opção correta:

A Todas as variáveis devem ser aleatórias. Todas a variáveis não podem ser inter-relacionadas.
B Todas a variáveis devem ser inter-relacionadas. Os efeitos das variáveis podem ser significativamente interpretados se analisadas separadamente.
C Algumas variáveis devem ser aleatórias, mas não todas. Todas a variáveis devem ser inter-relacionadas. Os efeitos das variáveis não podem ser significativamente interpretados se analisadas separadamente.
D Todas as variáveis devem ser aleatórias. Todas a variáveis devem ser inter-relacionadas. Os efeitos das variáveis não podem ser significativamente interpretados se analisadas separadamente.

Assinale a alternativa que indica corretamente o tipo de coleta de dados citado no trecho abaixo. "Esse tipo de coleta consiste em uma conversação para obter informações envolvendo duas ou mais pessoas".


A) Face a face.
B) Entrevista.
C) Questionário.
D) Telemarketing.

Qual opção abaixo podemos definir como um problema de classificação? Marque o item correto:

A Os clientes da empresa X precisam ser agrupados a partir das suas características.
B Uma empresa que investiga a chance dos seus clientes comprarem ou não o novo produto lançado.
C Calcular a probabilidade de um cliente comprar o produto.
D Previsão da quantidade de produtos vendidos durante um determinado período.

Como podemos medir a qualidade do agrupamento formado a partir do método aglomerativo? Assinale a opção correta:

A Através do desvio-padrão do agrupamento.
B Através da média do agrupamento.
C Através do coeficiente de correlação.
D Através do coeficiente aglomerativo.

Sobre o KNN, marque V para verdadeiro e F para falso:

( ) Para estimar a classe a que o elemento K pertença, o algoritmo KNN calcula os K-vizinhos mais próximos a K.
( ) Na fase de classificação para um dado elemento de teste K, seus K-vizinhos mais próximos podem ser de uma mesma classe, e o algoritmo pode não conseguir decidir qual a classe a que esse elemento K pertença.
( ) Para encontrar a classe de um elemento que ainda não pertença a algum conjunto formado, o classificador KNN busca os K elementos do conjunto de treinamento que tenham a menor distância do elemento desconhecido.
A V-V-F.
B V-V-V.
C F-F-F.
D F-V-V.

Em qual opção abaixo podemos aplicar um modelo logístico para resolver a problemática apresentada? Assinale a opção correta:

A Uma empresa que deseja verificar se um produto vai ser comprado ou não pelo cliente.
B Uma empresa que deseja avaliar o perfil dos seus clientes.
C Uma empresa que deseja calcular a probabilidade de um produto ser comprado.
D Uma empresa que deseja calcular a quantidade de produtos que serão comparados durante um determinado período.

Assinale a alternativa correta sobre o aprendizado não supervisionado.

A O aprendizado não supervisionado precisa que os dados sejam rotulados para que se possa identificar padrões.
B O aprendizado não supervisionado pode ser usado para descobrir a estrutura subjacente dos dados sem a necessidade de existir um conjunto de dados a priori.
C O aprendizado não supervisionado é usado para problemas de classificação.
D O aprendizado não supervisionado pode ser usado para descobrir a estrutura subjacente dos dados sem a necessidade de existir um conjunto de dados a priori, porém não é usado na análise exploratória de dados.

Assinale a opção que contém a principal característica da técnica de regressão.

A O propósito da regressão é encontrar a relação entre uma variável dependente (denotada por Y) e uma série de outras variáveis independentes (denotadas por X).
B O propósito da regressão é minerar os dados de maneira descritiva.
C O propósito da regressão é encontrar a relação entre uma variável dependente (denotada por Y) e somente uma variável independente (denotada por X).
D O propósito da regressão é agrupar indivíduos com as mesmas características.

Sobre essa medida, podemos afirmar. Assinale a opção correta:

A Devido ao seu alto grau de complexidade, a Distância Euclidiana não pode ser aplicada de maneira significativa na análise multivariada.
B Podemos considerar como a medida mais conhecida, onde é frequentemente usada para medir a distância. Ela simplesmente é a distância geométrica no espaço multidimensional.
C Podemos definir como a medida generalizada de distância que explica as correlações entre variáveis de modo que se pondera da mesma forma todas as variáveis.
D A Distância Euclidiana é definida pela soma das diferenças entre x e y em cada dimensão.

Em relação ao que estudamos no capítulo sobre distribuição de frequência, marque a opção verdadeira:

A Ela pode ser em formato de lista, tabela ou gráfico, mostrando a frequência de vários resultados de uma amostra.
B Ela pode ser formatada apenas como lista e tabela.
C Ela é pouco usada devido à sua complexidade.
D Ela pode ser formatada apenas em tabela, a qual mostra a frequência de vários resultados de uma amostra.

Sobre o que aprendemos de gráficos, marque o item correto:

A Gráficos identificam padrões, resultados e comparam medidas de forma mais rápida e simples, porém, somente se usados junto com medidas estatísticas.
B Gráficos identificam padrões, resultados e comparam medidas de forma mais rápida e simples, em relação a outras medidas estatísticas.
C Gráficos não podem identificar padrões devido à sua simplicidade para analisar dados.
D Os gráficos não são confiáveis para fazer análises dos dados, pois não existem softwares precisos o suficiente para esta função.

Considere a amostra das idades dos alunos de pós-graduação do curso de Ciências de Dados. 29, 27, 25, 39, 29, 27, 41, 31, 25, 33, 27, 25, 25, 23, 27, 27, 32, 26, 24, 36, 32, 26, 28, 24, 28, 27, 24, 26, 30, 26, 35, 26, 28, 34, 29, 23, 28. Avalie os itens abaixo e marque a opção que contém a mediana do conjunto:


A) 27.
B) 29.
C) 28.
D) 26.

Com base nos conceitos básicos das técnicas estatísticas, assinale a opção correta:

A Estimador: característica não numérica estabelecida na amostra.
B Parâmetro: característica que descreve a população.
C Amostra: conjuntos de todos os elementos da população que será analisada.
D População: conjuntos de todos os itens que não têm características em comum.

Como podemos utilizar o algoritmo KNN em negócios? Assinale a opção correta:

A Para analisar o perfil do cliente.
B Para encontrar as empresas mais semelhantes aos melhores clientes do negócio.
C Para estimar o total de vendas em um período.
D Para calcular a probabilidade de vendas.

Sobre o modelo logístico, coloque F para falso e V para verdadeiro, nas alternativas abaixo: ( ) Os parâmetros do modelo devem seguir normalidade. ( ) Ele é usado frequentemente para variáveis quantitativas. ( ) Podemos usá-lo no caso univariado. ( ) As variáveis do modelo devem ser dicotômicas. Assinale a opção que contém a sequência correta:

A F-F-V-V.
B F-F-F-V.
C V-F-F-F.
D F-F-F-F.

Assinale a opção que informa corretamente o que é necessário para construir um gráfico:

A O gráfico precisa ser claro e legível, porém, devido à sua simplicidade, não há necessidade de colocar título.
B O gráfico precisa ser claro e legível, mas não é necessário fornecer legenda e nota de rodapé.
C O gráfico precisa ser claro e legível, e fornecer uma legenda clara que descreva as informações contidas. O gráfico pode conter várias informações, como: Título e Nota de rodapé.
D O gráfico não precisa ser claro e legível, pois somente com a sua visualização podemos entender as informações.

Dentre as alternativas abaixo, qual caracteriza a regressão? Assinale a opção correta:

A A análise de regressão pode ser usada para inferir a classificação entre uma variável independente e uma dependente.
B A análise de regressão pode ser usada para inferir as relações somente entre uma variável independente e uma dependente.
C A análise de regressão pode ser usada para inferir as relações entre variáveis independentes e dependentes, porém somente para valores positivos.
D A análise de regressão também é usada para entender quais dentre as variáveis independentes estão relacionadas à variável dependente e explorar as formas dessas relações.

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