Na análise exploratória de dados, as visualizações multivariadas permitem entender as interações entre diferentes variáveis nos conjuntos de dados.
Na análise exploratória de dados, as visualizações multivariadas permitem entender as interações entre diferentes variáveis nos conjuntos de dados.
Em um conjunto de dados com muita variação entre si, a normalização garante um desvio padrão mínimo em relação à média dos valores.
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.
Variáveis quantitativas contínuas podem assumir qualquer valor numérico, mesmo que ele não corresponda a um número inteiro.
Valores outliers, isto é, inválidos para a amostra, como um valor textual em vez de um valor que deveria ser numérico, devem ser identificados na etapa de preparação de dados.
Em relação a tipos de variáveis e seus níveis de mensuração, julgue o item a seguir.
Para dados de uma variável expressa em escala de razão, podem ser aplicadas somente algumas estatísticas descritivas.
Em relação a tipos de variáveis e seus níveis de mensuração, julgue o item a seguir.
A variável dicotômica é um tipo de variável qualitativa à qual podem ser atribuídos valores numéricos.
Em relação a tipos de variáveis e seus níveis de mensuração, julgue o item a seguir.
Suponha que, em uma pesquisa realizada para verificar a aceitação de um produto, o respondente deva marcar a faixa salarial de usuários à qual ele pertence. Nessa situação, esse tipo de variável deve ser classificado como métrica.
Em relação a tipos de variáveis e seus níveis de mensuração, julgue o item a seguir.
Uma variável qualitativa expressa por três categorias pode ser representada por uma variável dummy.
Em relação a tipos de variáveis e seus níveis de mensuração, julgue o item a seguir.
Para o cálculo da média, a variável deve ser necessariamente do tipo métrica.