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Tomando como base esse texto e o que já discutimos sobre dados estruturados, tabulares e retangulares, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). I. ( ) É impossível converter dados não estruturados em representações estruturadas, para que possam ser analisados pela ciência dos dados. II. ( ) Dados retangulares não são uma forma típica de organização de dados para análise em ciência dos dados. III. ( ) Textos são dados estruturados, pois sempre vêm em estruturas bem padronizadas, como aquelas que estudamos em gramática. IV. ( ) Dados retangulares, dados tabulares ou dados estruturados são termos usados como sinônimos na ciência dos dados. Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.

A F, V, F, V.
B F, F, F, V.
C F, F, F, F.
D F, F, V, F.
E F, F, V, V.

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Ed

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Vamos analisar cada uma das afirmativas: I. ( ) É impossível converter dados não estruturados em representações estruturadas, para que possam ser analisados pela ciência dos dados. É falsa (F). Embora seja desafiador, é possível converter dados não estruturados (como textos, imagens, etc.) em formatos estruturados por meio de técnicas de processamento e análise. II. ( ) Dados retangulares não são uma forma típica de organização de dados para análise em ciência dos dados. É falsa (F). Dados retangulares, que geralmente são organizados em linhas e colunas, são uma forma comum e típica de organização de dados para análise em ciência dos dados. III. ( ) Textos são dados estruturados, pois sempre vêm em estruturas bem padronizadas, como aquelas que estudamos em gramática. É falsa (F). Textos são considerados dados não estruturados, pois não seguem uma estrutura rígida e padronizada que permita fácil análise. IV. ( ) Dados retangulares, dados tabulares ou dados estruturados são termos usados como sinônimos na ciência dos dados. É verdadeira (V). Esses termos são frequentemente usados de forma intercambiável para se referir a dados organizados em um formato que facilita a análise. Portanto, a sequência correta é: F, F, F, V. A alternativa que apresenta essa sequência é: B F, F, F, V.

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A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. Mesmo sabendo-se que florestas randômicas têm melhor performance preditiva que árvores de decisão, muitas vezes o cientista de dados dá preferência a modelos de árvores de decisão frente a florestas randômicas. Pois: II. Florestas randômicas, que são constituídas de centenas ou mais árvores, não têm a fácil interpretabilidade que árvores de decisão têm. Essa facilidade de interpretação não só é útil para a análise do fenômeno estudado, mas ajuda sobremaneira na comunicação dos resultados aos clientes. A seguir, assinale a alternativa correta:

A A asserção I é uma proposição falsa e a II é uma proposição verdadeira.
B A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.
C As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
D As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
E As asserções I e II são proposições falsas.

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.

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

Analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). I. ( ) Chamamos de análise descritiva dos dados seus sumários (ou resumos) estatísticos dos mesmos e a sua visualização. Ambos, os sumários e as visualizações, nos ajudam a entender o comportamento dos dados e, através deles, do fenômeno ou processo estudado. II. ( ) São quatro as variáveis estudadas pela cientista de dados: renda mensal da pessoa, seus gastos médios com o cartão, se a pessoa tinha ou não um emprego estável ao longo do período amostrado e se ficou ou não inadimplente ao longo deste período. III. ( ) Para criar sumários estatísticos das variáveis quantitativas, a renda mensal da pessoa e seus gastos com o cartão, a cientista de dados usou as funções min(), mean() e max() do software estatístico R para calcular os valores mínimo, médio e máximo dos dados observados para essas variáveis. IV. ( ) Para criar sumários estatísticos das variáveis qualitativas, se a pessoa tinha ou não um emprego estável e se tinha ou não ficado inadimplente com o pagamento das faturas do cartão ao longo do período amostrado, a cientista de dados usou a função table() do software estatístico R para calcular a frequência com que os níveis de cada uma dessas variáveis se manifestaram na amostra estudada. Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.

A V, F, F, V.
B V, V, V, V.
C V, V, F, F.
D F, V, V, F.
E F, F, V, V.

Relativamente à interpretação desta figura, assinale a alternativa correta: É um dendrograma, ou seja, um gráfico na forma de uma árvore, que sugere serem os estados Texas e Arkansas os mais próximos em termos de violência urbana.

A É um dendrograma, ou seja, um gráfico na forma de uma árvore, que sugere serem os estados Texas e Arkansas os mais próximos em termos de violência urbana.
B É um dendrograma, ou seja, um gráfico na forma de uma árvore, que sugere serem os estados New Mexico e Oklahoma os mais próximos em termos de violência urbana.
C É um dendrograma, ou seja, um gráfico na forma de uma árvore, que lido de cima para baixo, na altura (height) 1,5 sugere a formação de 10 grupos.
D É um dendrograma, ou seja, um gráfico na forma de uma árvore, que lido de baixo para cima, na altura (height) 1,5 sugere a formação de 6 grupos.
E É um dendrograma, ou seja, um gráfico na forma de uma árvore, que representa os vários grupos formados em cada estágio do processo de agrupamento hierárquico.

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 variave 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 ha mais do que uma variável de entrada. Il. 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: p(x2) = [exp(bo+ b2x2) ] /[1+ exp(bo + b2x2) ] em que bo e b2 sao os coeficientes do modelo, X2, o gasto medio mensal da pessoa com cartão de crédito e P( 2), o valor esperado para a probabilidade de a pessoa ficar ou nao inadimplente com o pagamento das faturas do cartão. IV. O método comumente usado para calcular os valores dos coeficientes Do e D2 é o Método da Máxima Verossimilhança. Para isso, pode-se fazer uso do software estatístico R. Está correto o que se afirma em:

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.

A As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
B A asserção I é uma proposição verdadeira e a asserção II é uma proposição falsa.
C As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
D A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
E As asserções I e II são proposições falsas.

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, F, F.
C F, F, F, F.
D V, V, F, V.
E V, V, V, V.

Relativamente a esse assunto, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). I. ( ) O resultado da correlação entre o valor do imóvel e a sua área, isto é, cor(y,x1) = 0,55, indica uma correlação negativa moderada entre essas duas variáveis. II. ( ) O resultado da correlação entre o valor do imóvel e o seu andar, isto é, cor(y,x2) = 0,24, indica uma correlação negativa fraca entre essas duas variáveis. III. ( ) O resultado da correlação entre o valor do imóvel e a sua área, isto é, cor(y,x1) = 0,55, indica uma correlação positiva moderada entre essas duas variáveis. IV. ( ) O resultado da correlação entre o valor do imóvel e o seu andar, isto é, cor(y,x2) = 0,24, indica uma correlação positiva fraca entre essas duas variáveis. Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.

A F, V, F, V.
B V, F, V, F.
C V, V, F, F.
D F, V, V, F.
E F, F, V, V.