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Julgue o item seguinte, relativo a aprendizado de máquina, algoritmos e métricas de desempenho, e regressão logística.


A regressão logística é um algoritmo de regressão linear que prediz valores contínuos, sendo particularmente eficaz para problemas de previsão de séries temporais em que a variável dependente é contínua e não limitada.

Julgue o próximo item, relativo a conceitos de redes de computadores, a técnicas de regressão e a modelagem de dados relacional e multidimensional.


No aprendizado de máquina supervisionado, a regressão linear pode ser utilizada para estimar valores numéricos contínuos.

Para verificar se um modelo de regressão linear é adequado, precisa investigar se as suposições feitas para o desenvolvimento do modelo estão satisfeitas, assim é importante verificar o comportamento do modelo usando o conjunto de dados observados, prestando atenção as discrepâncias entre os valores observados e os valores ajustados pelo modelo, ou seja, fazendo uma análise dos resíduos. Analise o gráfico abaixo sobre resíduos e assinale a alternativa correta.


Imagem associada para resolução da questão

? coeficiente de correlação linear entre a variável dependente e a variável independente é igual a 80%. Com base nessa informação, é possível afirmar que, em um modelo de regressão linear simples o percentual da variabilidade total explicada é de:
No ajuste de um modelo de regressão linear simples (Imagem associada para resolução da questão = Imagem associada para resolução da questão + Imagem associada para resolução da questãox), foram obtidas as seguintes quantidades: Imagem associada para resolução da questão = 4, Imagem associada para resolução da questão = 10 e coeficiente de correlação linear igual a -90%. Sabendo que o intercepto ( Imagem associada para resolução da questão) é igual a 2. Qual é o valor estimado do coeficiente angular da reta (Imagem associada para resolução da questão)?