Acerca de técnicas utilizadas na ciência de dados, julgue o item a seguir. 

O K-means exige a definição do número de clusters como parâmetro de entrada e tem um desempenho eficiente em grandes conjuntos de dados, mas é sensível a outliers e só funciona bem para clusters esféricos e de densidade semelhante. 

Acerca de técnicas utilizadas na ciência de dados, julgue o item a seguir. 

A PCA (análise de componentes principais) é uma técnica que transforma variáveis correlacionadas em componentes principais ortogonais, o que permite a redução da dimensionalidade dos dados; a seleção dos componentes principais é realizada com base na variância explicada por cada componente. 

Acerca de técnicas utilizadas na ciência de dados, julgue o item a seguir. 

O algoritmo Naive Bayes é inadequado para, por exemplo, a análise de dados de produção agrícola na previsão da qualidade de grãos de café, pois exige uma independência completa entre variáveis como pH do solo, umidade e temperatura, e não apresenta bons resultados quando essas variáveis são correlacionadas. 

Julgue os itens a seguir, considerando que, a partir do desenvolvimento de um sistema preditivo para estimar a produção agrícola (X) com base em dados climáticos como precipitação (P) e temperatura (T), obteve-se a matriz de covariâncias referente à distribuição conjunta (X, P, T),

O valor de a é igual a 1,6. 

Julgue os itens a seguir, considerando que, a partir do desenvolvimento de um sistema preditivo para estimar a produção agrícola (X) com base em dados climáticos como precipitação (P) e temperatura (T), obteve-se a matriz de covariâncias referente à distribuição conjunta (X, P, T),

A soma das variâncias de X, P e T é igual a 29. 

Julgue os itens a seguir, considerando que, a partir do desenvolvimento de um sistema preditivo para estimar a produção agrícola (X) com base em dados climáticos como precipitação (P) e temperatura (T), obteve-se a matriz de covariâncias referente à distribuição conjunta (X, P, T),

A variância da soma P + T é igual a 20. 

Julgue os itens a seguir, considerando que, a partir do desenvolvimento de um sistema preditivo para estimar a produção agrícola (X) com base em dados climáticos como precipitação (P) e temperatura (T), obteve-se a matriz de covariâncias referente à distribuição conjunta (X, P, T),

A covariância entre as variáveis temperatura e precipitação é igual a 1,6. 

Com respeito a essa situação hipotética, e tendo em conta ainda que 0 < P(T) < 1, julgue o item subsequente. 

Se  denota o evento complementar de U, então  = 0,6. 

Com respeito a essa situação hipotética, e tendo em conta ainda que 0 < P(T) < 1, julgue o item subsequente. 

Os eventos F e T são independentes. 

Com respeito a essa situação hipotética, e tendo em conta ainda que 0 < P(T) < 1, julgue o item subsequente. 

P(U | F) = 0,6. 

Com respeito a essa situação hipotética, e tendo em conta ainda que 0 < P(T) < 1, julgue o item subsequente. 

Se  e  denotarem, respectivamente, os eventos complementares de F e T, então  = 0. 

Com relação a imagens térmicas, tratamento e análise de sinais, processamento de imagens e espectroscopia de emissão por plasma induzido por laser (LIBS), julgue o próximo item. 

Métodos como a análise de componentes principais (PCA) ou a análise de componentes independentes (ICA) são usados para reduzir a dimensionalidade de grandes conjuntos de dados espectrais, facilitar a visualização e identificar padrões ocultos para a caracterização de substâncias.

Considerando a relevância da bioestatística para a saúde animal, julgue o item seguinte. 

A regressão estatística não é adequada para a quantificação das associações entre um fator de interesse (variável dependente) e fatores explicativos (variáveis independentes). 

Julgue o item que se segue, acerca de microcavidades ópticas, interação luz-matéria e modelos estatísticos.  

Modelos multivariados são essenciais para a análise de dados fotométricos em grandes amostras, o que permite a separação de variáveis correlacionadas.  

Com base nas informações apresentadas, julgue o item a seguir. 

O desvio padrão amostral da variável Y  é igual a 10.  

Com base nas informações apresentadas, julgue o item a seguir. 

A estimativa do coeficiente β₁ poderá ser considerada nula se o nível de significância do teste de hipóteses H₀: β₁ = 0 versus H₁: β₁ ≠ 0 for igual a 5%.  

Com base nas informações apresentadas, julgue o item a seguir. 

O coeficiente de explicação do modelo é igual a 0,80. 

Julgue o item a seguir, em relação a técnicas de agrupamento, a técnicas de redução de dimensionalidade, e a processamento de linguagem natural.

A análise de componentes principais (PCA) é uma técnica usada para enfatizar a variação e trazer os padrões fortes em um conjunto de dados, e pode ser utilizada para facilitar a exploração e visualização dos dados, pois permite a redução do número de dimensões de um sistema. 

A respeito de máquinas de vetores de suporte e de avaliação de modelos de regressão, julgue o próximo item.  

MSE (mean squared error) é uma medida usada para a avaliação da acurácia de modelos de classificação e representa a métrica de fidelidade de acerto de um modelo em relação ao atributo alvo (target attributes), portanto, pode ser utilizada para avaliar o desempenho de assertividade do modelo. 

Considerando essas informações, julgue o item a seguir. 

O efeito médio do tratamento sobre os tratados, que se dá pela diferença dos rendimentos médios de tratados e controles pós-tratamento, corresponde ao valor de R$ 1.200.