Modelos preditivos robustos combinam variáveis fisiológicas...

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Q3734538
Educação Física Avaliação Física , Fisiologia do Exercício ,
Ano: 2025 Banca: AMEOSC Órgão: Prefeitura de São Miguel do Oeste - SC Prova: AMEOSC - 2025 - Prefeitura de São Miguel do Oeste - SC - Educador Físico - Edital nº 2 |
Q3734538 Educação Física
Modelos preditivos robustos combinam variáveis fisiológicas e antropométricas para estimar parâmetros como VO2máx, sendo validados por técnicas estatísticas para garantir confiabilidade. Acerca desse tema, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.
(__)A análise de variáveis como IMC, bioimpedância e frequência cardíaca é suficiente para prever VO2máx, dispensando a necessidade de testes submáximos.
(__)Algoritmos de aprendizado de máquina garantem predições perfeitas de consumo de oxigênio, mesmo sem validação cruzada ou análise de erro padrão de estimativa.
(__)O uso de testes submáximos, como no cicloergômetro, não é necessário em populações sedentárias, pois os modelos preditivos são suficientemente ajustados por variáveis antropométricas.
(__)A validação cruzada e a análise de erro padrão de estimativa (SEE) eliminam vieses e garantem a confiabilidade do modelo em diferentes populações.

A sequência está correta em:
Alternativas

Gabarito comentado

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Gabarito: B

Fundamento decisivo: O decisivo era identificar o uso de absolutos indevidos nas três primeiras assertivas e reconhecer que, por isso, a sequência compatível com o gabarito oficial é F-F-F-V.

Tema central: Modelos preditivos de VO2máx
Análise das alternativas
A
Errada
Incorreta porque trata como verdadeiras as quatro assertivas. Isso contraria o ponto metodológico central: as assertivas 1, 2 e 3 são falsas, pois afirmam suficiência, dispensa ou garantia absoluta onde a predição de VO2máx exige validação e não comporta essas generalizações.
B
Certa
A alternativa B é a correta porque reflete o critério metodológico exigido na questão: modelos preditivos de VO2máx são estimativos e dependem de validação empírica e análise de erro, não de afirmações de suficiência ou garantia absoluta. Assim, as três primeiras assertivas são falsas por extrapolarem o alcance de variáveis antropométricas/fisiológicas, de algoritmos de aprendizado de máquina e da condição de sedentarismo. A quarta fica como verdadeira no contexto da banca porque associa a confiabilidade do modelo à validação cruzada e ao erro padrão de estimativa (SEE), que são justamente ferramentas de avaliação do desempenho do modelo.
C
Errada
Incorreta porque considera verdadeira a terceira assertiva. O erro específico dessa assertiva é afirmar que, em populações sedentárias, testes submáximos no cicloergômetro não seriam necessários porque variáveis antropométricas já ajustariam suficientemente o modelo, o que a base qualifica como generalização indevida.
D
Errada
Incorreta porque considera verdadeira a primeira assertiva. O erro específico dessa assertiva é dizer que IMC, bioimpedância e frequência cardíaca seriam suficientes para prever VO2máx, dispensando testes submáximos; a base afirma que essas variáveis podem compor modelos, mas não autorizam essa dispensa generalizada.
Pegadinha da questão
A banca explorou a confusão entre variáveis ou técnicas úteis na predição e autorização para afirmar suficiência, dispensa de testes ou garantia perfeita. Também testou se o candidato sabe que validação cruzada e SEE avaliam desempenho e erro, sem significar perfeição metodológica literal.
Dica para questões semelhantes
  • Em questões sobre modelos preditivos, desconfie de formulações absolutas como “garante”, “é suficiente”, “dispensa” e “não é necessário”.
  • Variáveis antropométricas e fisiológicas podem integrar modelos, mas isso não basta para dispensar, de forma geral, procedimentos de teste ou validação.
  • Aprendizado de máquina não substitui validação de desempenho e análise de erro do modelo.
  • Validação cruzada e SEE servem para avaliar confiabilidade e erro estimado; não autorizam afirmar eliminação total de vieses.

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