Considerando que os resultados da ANOVA são apresentados na tabela precedente, em que FV corresponde a fonte de variação, GL, a graus de liberdade, e QM, a quadrado médio, julgue o próximo item.

Com nível de significância de 5%, não há evidência de interação entre os tipos de fertilizantes e as condições de irrigação.

Considerando que o quadro acima mostra os resultados referentes às três primeiras componentes principais, julgue o item a seguir. 

O desvio padrão da segunda componente principal é igual a 1,5.

Considerando que o quadro acima mostra os resultados referentes às três primeiras componentes principais, julgue o item a seguir. 

A carga fatorial da variável X₅, em relação à segunda componente principal é igual a 0,16.

Considerando que o quadro acima mostra os resultados referentes às três primeiras componentes principais, julgue o item a seguir. 

O percentual da variação explicada pelas três primeiras componentes principais é superior a 80%.

Considerando que o quadro acima mostra os resultados referentes às três primeiras componentes principais, julgue o item a seguir. 

O primeiro autovetor associado ao maior autovalor define a direção da primeira componente principal (CP1), e suas coordenadas indicam as combinações lineares das variáveis originais que maximizam a variância total dos dados.

Considerando que o quadro acima mostra os resultados referentes às três primeiras componentes principais, julgue o item a seguir. 

Considerando cargas fatoriais superiores a 0,4, conclui-se que CP3 está diretamente relacionada com as variáveis X₂ e X₆.

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

Em R, a função lm( ) é utilizada para realizar regressão linear, permitindo modelar a relação entre variáveis dependentes e independentes.

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.