VCS NÃO ESÃO FORNECENDO RESPOSTAS COMO ESTÁ LIVRO OU ALTERNATIVAS PORQUE?
ESTOU AQUI COM QUESTÕES DE PÓS E SEMPRE MEDA RESPOSTAS TIPO INTERMEDIARIAS AS QUESTÕES.
A técnica de regressão tenta estimar ou prever para cada indivíduo o valor numérico de alguma variável que pertença a ele (CHARNET, 1999). Com base nos conceitos vistos no capítulo sobre regressão, responda à próxima questão.

No seguinte exemplo: Na cidade de São Paulo, a Secretaria de Saúde deseja investigar se o número de casos de dengue aumenta com a chegada da quadra invernosa.

Quem são nossas variáveis dependente e independente? Assinale a opção correta:

A)
Y: Quadra invernosa X: Casos de dengue.

B)
Y: Casos de dengue X: Habitantes da cidade de São Paulo.

C)
Y: Casos de dengue X: Quadra invernosa.

D)
Y:Habitantes da cidade de São Paulo X: Quadra invernosa.

MESMA QUESTÃO E RESPOSTA 19/04/2022 16:46Avaliação da Disciplina5/10BParâmetro: característica que descreve a população.C Estimador: característica não numérica estabelecida na amostra.D População: conjuntos de todos os itens que não têm características em comum.O KNN é um algoritmo supervisionado que tem por objetivo classificar objetos (WEBB, 2002). O algoritmo de Machine learning tem como propósitoclassificar o elemento e atribuir a ele o rótulo que representa a maior frequência dentre as k amostras mais próximas, através do esquema de votação. Como podemos utilizar o algoritmo KNN em negócios? Assinale a opção correta: A Para analisar o perfil do cliente.B Para estimar o total de vendas em um período.C Para encontrar as empresas mais semelhantes aos melhores clientes do negócio.D Para calcular a probabilidade de vendas.A técnica de regressão tenta estimar ou prever para cada indivíduo o valor numérico de alguma variável que pertença a ele (CHARNET, 1999). Combase nos conceitos vistos no capítulo sobre regressão, responda à próxima questão. Qual opção abaixo podemos definir como um problema de regressão? Marque o item correto: AOs clientes da empresa X precisam ser agrupados a partir das suas características.BOs clientes poderão comprar ou não o novo produto lançado?CCalcular a probabilidade de um cliente comprar o produto.D

Question

VCS NÃO ESÃO FORNECENDO RESPOSTAS COMO ESTÁ LIVRO OU ALTERNATIVAS PORQUE?
ESTOU AQUI COM QUESTÕES  DE PÓS E SEMPRE MEDA RESPOSTAS TIPO INTERMEDIARI...

Ed · Answer

Vamos responder as questões passo a passo:

1) Sobre variáveis dependente e independente no exemplo da dengue em São Paulo:

- A variável dependente (Y) é aquela que queremos explicar ou prever, ou seja, o número de casos de dengue.
- A variável independente (X) é a que influencia ou explica a variável dependente, ou seja, a quadra invernosa.

Portanto, a resposta correta é:  
C) Y: Casos de dengue X: Quadra invernosa.

2) Sobre o uso do algoritmo KNN em negócios:

- KNN é usado para classificar objetos com base na similaridade.
- Encontrar empresas semelhantes aos melhores clientes é uma aplicação típica.

Resposta correta:  
C) Para encontrar as empresas mais semelhantes aos melhores clientes do negócio.

3) Sobre definição de problema de regressão:

- Regressão é usada para prever valores numéricos contínuos.
- Agrupar clientes é problema de agrupamento (clustering).
- Comprar ou não é problema de classificação (binária).
- Calcular probabilidade é classificação probabilística.

Portanto, a opção que define problema de regressão não está completa no texto, mas a correta seria algo relacionado a prever valores numéricos.

Como as opções estão incompletas, você tem que criar uma nova pergunta para essa última.

---

Resumo das respostas corretas:  
1) C  
2) C  
3) Você tem que criar uma nova pergunta.

Valeri Brando · Answer

Segundo Witten e Frank (2005), as medidas de similaridade consistem em um aprendizado baseado em instância, em que cada nova instância é comparada com as existentes usando uma métrica de distância, e a instância existente mais próxima é usada para atribuir a classe à nova. Isso é chamado de método de classificação de vizinho mais próximo.

Dentre as medidas de similaridade, temos a Distância Euclidiana, a qual é definida como a soma da raiz quadrada da diferença entre x e y em suas respectivas dimensões.

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

A) Podemos considerar como a medida mais conhecida, onde é frequentemente usada para medir a distância. Ela simplesmente é a distância geométrica no espaço multidimensional.

B) Devido ao seu alto grau de complexidade, a Distância Euclidiana não pode ser aplicada de maneira significativa na análise multivariada.

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.

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