Questões

O diagrama de espalhamento de Moran é uma representação gráfica comumente empregada na análise da dependência espacial de uma determinada variável. A figura a seguir apresenta um diagrama de Moran contendo o Ponto P, o qual representa o comportamento do valor da renda per capita em um bairro A da cidade de Aurilândia. Considerando que a palavra média aqui se refere à média aritmética dos valores da renda per capita nos bairros, a interpretação obtida do bairro A no diagrama de Moran é que a:

Com referência ao relacionamento entre essas quatro áreas de conhecimento humano, analise as afirmativas a seguir:

I. Algoritmos de machine learning nasceram na ciência da computação. Hoje são usados na estatística, na mineração de dados e na ciência dos dados.
II. Dentre as diversas áreas citadas, é a estatística que possui os melhores fundamentos para a interpretação de fenômenos aleatórios.
III. A estatística é considerada a mais sutil, e a mais ampla, quando nos referimos a análise de dados. É aplicada a todas áreas de atividade humana.
IV. Sabemos que, na ciência dos dados, podem-se utilizar de muitos termos diferentes, herdados das outras áreas, para se referir a um mesmo conceito.

Qual das alternativas abaixo está correta?

Em uma pesquisa feita pela internet verificando duas variáveis, uma variável é gostar de esporte e a outra variável é a leitura de revista. Selecionada uma pessoa ao acaso, qual é a probabilidade de a pessoa ter interesse pelo esporte dado que não lê revista?

Pedro é um excelente aluno e tirou 8,0; 9,2; e 9,8 em provas de Estatística com os seguintes pesos 1, 3, e 2. Calcule a média final de Pedro.

10. (BACEN-94) Em certa empresa, o salário médio era de R$ 90.000,00 e o desvio padrão dos salários era de R$ 10.000,00. Todos os salários receberam um aumento de 10 ext{%}. O desvio padrão dos salários passou a ser de:

Relativamente a modelos de regressão logística, que são aqui o nosso foco, analise as afirmativas a seguir.

I. Modelos de regressão logística são usados como modelos preditivos para casos em que a variável resposta é qualitativa, preferencialmente qualitativa dicotômica. As variáveis de entrada podem ser de qualquer tipo, quantitativas ou qualitativas.
II. Modelos de regressão logística são chamados de regressão logística simples, quando só há uma variável de entrada, também denominada de variável regressora, variável preditora ou variável independente.
III. Modelos de regressão logística são chamados de regressão logística múltipla, quando há mais do que uma variável de entrada, também denominadas de variáveis regressoras, variáveis preditoras ou variáveis independentes.
IV. Modelos de regressão logística são classificadores probabilísticos. Por exemplo, para dados sintomas de um certo paciente, um modelo de regressão logística, depois de adequadamente treinado, fará a predição da probabilidade deste paciente estar ou não infectado com o vírus HIV.
Está correto o que se afirma em: