Julgue o item subsecutivo, relativo a softwares em R e em Python. 

Em Python, a função append( ) pode ser usada para adicionar múltiplos elementos a uma lista de uma só vez, o que simplifica a manipulação de coleções de dados.

Julgue o item a seguir, a respeito de gestão de dados e de aprendizado de máquina.

O algoritmo de aprendizagem supervisionada random forest é baseado na criação de múltiplas árvores de decisão; cada árvore é construída a partir de uma amostra aleatória com reposição dos dados de treinamento. 

Julgue o item a seguir, a respeito de gestão de dados e de aprendizado de máquina.

A gestão de dados envolve atividades relacionadas à coleta, ao armazenamento, à manutenção e ao uso de dados, para garantir que as informações estejam disponíveis e sejam precisas e seguras.

Julgue o item a seguir, a respeito de gestão de dados e de aprendizado de máquina.

O algoritmo de aprendizagem supervisionada K-means é amplamente utilizado para a classificação de dados rotulados e predição de resultados futuros.

Com base na equação y = −20 + 0,5x₁ + 0,3x₂, obtida ao realizar-se uma análise de regressão linear múltipla para prever o peso (y, em kg) de uma pessoa com base na altura (x₁, em cm) e na idade (x₂, em anos), julgue o item que se segue.

O peso estimado de uma pessoa com 170 cm de altura e 30 anos de idade é de 78 kg.  

Julgue o próximo item, a respeito da modelagem estatística e da regressão.

A regressão linear múltipla permite avaliar o efeito de diversas variáveis independentes sobre uma variável dependente, ao mesmo tempo.

Julgue o próximo item, a respeito da modelagem estatística e da regressão.

A presença de multicolinearidade severa entre as variáveis independentes pode distorcer os coeficientes estimados em uma regressão linear múltipla.

Julgue o próximo item, a respeito da modelagem estatística e da regressão.

A linearização logarítmica ou exponencial possibilita a transformação de qualquer modelo de regressão não linear para modelos lineares.

Julgue o próximo item, a respeito da modelagem estatística e da regressão.

O coeficiente de determinação (R² ) sempre aumenta com a adição de novas variáveis ao modelo de regressão linear múltipla.

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte. 

Testes não paramétricos não podem ser usados com grandes amostras, porque são menos precisos que os testes paramétricos.

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte. 

Quando os dados da pesquisa não seguem uma distribuição normal, é apropriado o uso do teste de Wilcoxon para comparar duas amostras independentes. 

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte. 

Nos testes não paramétricos, são feitas poucas suposições a respeito da distribuição de probabilidade da população.

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte. 

O teste de Kruskal-Wallis permite comparar mais de duas amostras independentes, mas assume que os dados seguem uma distribuição normal.

A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.

A análise de clusters é uma técnica multivariada que permite prever a qualidade do ar (boa, moderada ou ruim), com base em variáveis independentes como, por exemplo, os níveis de poluentes e em fatores meteorológicos. 

A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.

Na análise das componentes principais, os elementos dos autovetores representam a associação entre as variáveis originais e as componentes, o que ajuda a interpretar quais variáveis contribuem mais para cada componente.

A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.

A análise discriminante procura maximizar a separação entre classes que definem a qualidade do ar (boa, moderada ou ruim) e utiliza combinações lineares dos níveis de poluentes e fatores meteorológicos.

A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.

Na análise de componentes principais, o percentual da variância total explicada (70%) é dado pela razão entre o número de componentes explicativas (3) pela quantidade de variáveis presentes na base de dados (10). 

A partir dessa situação hipotética, julgue o seguinte item.

A análise fatorial permite determinar fatores latentes que poderiam representar variáveis não observáveis, como indicadores de poluição atmosférica e indicadores de condições climáticas, com base nas correlações entre os níveis de poluentes e os fatores meteorológicos, permitindo-se reduzir a dimensionalidade do problema. 

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.

No caso em apreço, o valor da razão t foi igual a 0,5.