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Variáveis quantitativas contínuas podem assumir qualquer valor numérico, mesmo que ele não corresponda a um número inteiro.
O gráfico de dispersão é o mais indicado para representar o relacionamento entre dois conjuntos de dados, como idade e tempo de tela dos usuários.
Em um conjunto de dados com muita variação entre si, a normalização garante um desvio padrão mínimo em relação à média dos valores.
Na análise exploratória de dados, as visualizações multivariadas permitem entender as interações entre diferentes variáveis nos conjuntos de dados.
Com base nessas informações, julgue o seguinte item.
A e AC são eventos independentes.
Com base nessas informações, julgue o seguinte item.
P (A ∪ B) = 0,2.
Com base nessas informações, julgue o seguinte item.
P(B) ≥ 0,10.
Tendo como referência a figura precedente, em que diagramas esquemáticos (box-plots) comparam as distribuições das produtividades de três grupos de funcionários de certa empresa, julgue o próximo item.
O desvio padrão da produtividade do grupo A é inferior a 25.
Tendo como referência a figura precedente, em que diagramas esquemáticos (box-plots) comparam as distribuições das produtividades de três grupos de funcionários de certa empresa, julgue o próximo item.
A partir da análise gráfica da figura em apreço, observa-se que a produtividade máxima no grupo B é inferior a 100.
Tendo como referência a figura precedente, em que diagramas esquemáticos (box-plots) comparam as distribuições das produtividades de três grupos de funcionários de certa empresa, julgue o próximo item.
Em comparação ao grupo B, a distribuição da produtividade do grupo C apresenta a maior mediana, indicando que pelo menos 50% de seus valores estão acima da mediana da produtividade observada no grupo B.
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.
Os testes paramétricos são sempre mais adequados que os testes não paramétricos, independentemente da distribuição dos dados e do tamanho da amostra.
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.
A respeito de modelos de regressão e testes estatísticos utilizados na análise multivariada, julgue o item que se segue.
O valor de p (p-value) indica a probabilidade de a hipótese alternativa ser verdadeira.
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.
Julgue o item a seguir, referente a conceitos e técnicas estatísticas aplicadas à análise multivariada.
A MANOVA é preferível à ANOVA univariada quando há mais de uma variável dependente, pois garante que todas as comparações entre grupos sejam significativas individualmente.
Uma empresa de mineração de ferro está analisando os dados coletados durante suas operações para melhorar os processos de extração e beneficiamento. O conjunto de dados inclui as seguintes variáveis:
• teor_de_ferro: percentual de ferro presente em amostras do minério.
• toneladas_extraidas: quantidade de minério extraída por turno.
Durante o estudo, foi utilizada a técnica de categorização de dados e, mais especificamente, a discretização de dados. Além disso, os conjuntos de dados presentes nas tabelas 22A6-I e 22A6-II, a seguir, serão utilizados como input de algoritmos de aprendizagem de máquina. Na tabela 22A6-I, as variáveis quantidade de minério e profundidade são dadas em toneladas e em metros, respectivamente, e, na tabela 22A6-II, as variáveis temperatura e precipitação são dadas em graus Celsius e em milímetros, respectivamente.
A partir da situação hipotética precedente, julgue o próximo item.
Para a variável teor_de_ferro, a discretização baseada em intervalos é adequada para classificá-la em categorias como baixo, médio e alto, utilizando faixas predefinidas de percentual de ferro.
Em relação aos conceitos de probabilidade, julgue o item que se segue.
Um evento E com probabilidade igual a zero é impossível de ocorrer.
Em relação aos conceitos de probabilidade, julgue o item que se segue.
Considere que X é uma variável aleatória de Poisson, e Y é uma distribuição discreta que assume valores no conjunto [1; ∞], tal que P(Y = k) é proporcional a P(X = k). Nesse caso, se ambas as distribuições possuem o mesmo parâmetro, então ocorre P(Y = k) ≥ 4.P(X = k), se esse parâmetro for menor ou igual a −ln 3/4.
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