Questões de Concurso
Sobre análise multivariada em estatística
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Com base nessas informações, julgue o próximo item.
O desvio padrão da terceira componente principal é igual a 2.
Com referência à análise de componentes principais (PCA, na sigla em inglês) e sua aplicação na redução de dimensionalidade, julgue o item subsequente.
A PCA pode ser usada para prever novas observações a partir de componentes principais.
Com referência à análise de componentes principais (PCA, na sigla em inglês) e sua aplicação na redução de dimensionalidade, julgue o item subsequente.
A PCA transforma variáveis correlacionadas em componentes principais não correlacionados, preservando a máxima variabilidade dos dados.
A respeito de modelos de regressão e testes estatísticos utilizados na análise multivariada, julgue o item que se segue.
A regressão logística pode ser usada para prever variáveis dependentes contínuas.
Julgue o item a seguir, referente a conceitos e técnicas estatísticas aplicadas à análise multivariada.
A regressão linear múltipla é uma técnica de análise multivariada usada para modelar a relação entre uma variável dependente e múltiplas variáveis independentes.
No que se refere a modelagem estatística de dados, julgue o item subsecutivo.
O modelo de árvore de decisão é utilizado quando a resposta é binária, como, por exemplo, prever se um cliente fará ou não determinada compra com base em seu histórico de compras.
Considerando os problemas citados, analise as afirmativas a seguir.
I. Em uma tabela binária esparsa, que representa uma base de dados de transações de clientes, em que as colunas representam cada produto e as linhas cada transação, verifica-se que, frequentemente, três das colunas apresentam simultaneamente o valor 1 para vários registros. Este tipo de análise é um problema de detecção de valores discrepantes.
II. A identificação de consumidores que são similares entre si, para uso no contexto de aplicação de promoções orientadas, constitui um problema de segmentação de dados.
III. O problema de classificação de dados pode ser considerado como supervisionado, pelo fato das relações entre as classes definidas e os demais atributos dos dados serem “aprendidas” pelo modelo.
Está correto o que se afirma em
Considerando a distribuição dos objetos no espaço de acordo com seus atributos ilustrada na figura, o algoritmo de agrupamento indicado para diferenciar os dois grupos seria:
I. Refere-se ao fenômeno de que muitos tipos de análises de dados se tornam mais difíceis a medida que a dimensionalidade de dados diminui.
II. Para tarefas de classificação, significa que não há instâncias de dados suficientes para criar um modelo que atribua de forma confiável a classe real das instâncias.
III. Quando a dimensionalidade cresce, os dados se tornam cada vez menos esparsos no espaço.
As afirmativas I, II e III são respectivamente:
A lógica fuzzy é uma extensão da lógica booleana. Embora as técnicas de controle possam ser implementadas por modelos matemáticos, as implementações baseadas na lógica fuzzy apresentam um melhor desempenho.
Qual é o aspecto fundamental da lógica fuzzy?
xA = [2, −2, 0, 1,] e xB = [−4, 0, 2, −4].
Os valores da similaridade de cosseno e da distância de Manhattan entre essas duas instâncias são, respectivamente:
O professor instruiu o aluno de iniciação científica em
química a apresentar, em seu relatório semestral, a média
dos valores obtidos de densidade do ferro, seguido de
um indicador que representasse a exatidão da medida.
No campo da estatística, a exatidão pode ser expressa
pelo seguinte cálculo:
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