Banca:
Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Com relação a data mining (mineração de dados), julgue os próximos itens.
Em modelos de classificação, ocorre overfitting quando o número de erros cometidos no grupo de dados usado para treinar (ajustar) o modelo é muito pequeno e o número de erros de generalização é grande.
Banca:
Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Os coeficientes de inclinação não se alteram quando as unidades de medida de y e dos x são multiplicadas por uma constante, como ocorre, por exemplo, quando os valores dessas variáveis são convertidos de uma unidade para outra.
Banca:
Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
A figura I, acima, mostra um conjunto de valores, os mais baixos indicados por quadrados e os mais altos indicados por círculos. A figura II mostra os valores médios — valores acima do sinal “+” — e os seus respectivos desvios-padrão — valores abaixo do sinal “+” —, obtidos após a execução de uma máscara móvel com dimensão 4×4. Com base nesses dados, julgue os seguintes itens.
Se um programa computacional fosse utilizado para gerar a curva de isovalores com intervalo de 10 unidades, o resultado final apresentaria isolinhas variando de 10 a 150 unidades.
Banca:
Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
No que se refere à situação hipotética acima, julgue os itens subseqüentes.
Como o pesquisador deseja avaliar a distribuição do tempo de funcionamento até a ocorrência da primeira falha, apenas as 60 observações de falha antes dos 30 dias devem ser utilizadas no estudo. As observações restantes devem ser descartadas, pois não representam o tempo de funcionamento até a primeira falha.
Banca:
Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
Julgue os itens a seguir, acerca de noções e conceitos de estatística e de tratamento de dados estatísticos.
Verificou-se que, depois de tabular os dados de um experimento, houve necessidade de estabilizar a variância, porque a variância do tratamento na escala original variou diretamente com a média. Nesse caso, deve-se considerar uma transformação logarítmica dos dados.