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Ao todo,12 pacientes de um hospital foram submetidos a um mesmo tratamento contra certa moléstia. O tempo de duração do tratamento, em semanas, para cada paciente foi registrado e esses dados foram consolidados na Tabela de Frequências a seguir.

Imagem associada para resolução da questão

Foi então usada a regra de descarte que considera outlier qualquer observação fora do intervalo (Q1-1,5D; Q3+1,5D) na qual Q1 e Q3 são os 1º e 3º quartis e D é a distância interquartil.
Com base nessas informações, todo valor atípico (outlier) foi descartado.
Após esse descarte, foi calculada a média aritmética dos tempos de duração do tratamento e o resultado encontrado foi
Questão Anulada
Suponha que foi aplicado um modelo de regressão linear simples em um conjunto de n pares de valores da forma (x_i, y_i), i=1, ..., n. Sejam ?x e ?y as médias dos valores x_i e y_i, i=1, ..., n, respectivamente. Sabe-se que:

(i) ?x=0,25 (ii) ?y=0,75 (iii) ∑_(i=1)^n??(x_i-?x)(y_i-?y)?=12 (iv) ∑_(i=1)^n??(x_i-?x )^2 ?=2


Considerando os dados acima, a equação resultante da regressão linear é dada por
Acerca dos modelos preditivos probabilísticos para aprendizado de máquina, analise os itens a seguir.

I. O uso de algoritmos baseados no teorema de Bayes pode ser aplicado quando os dados disponíveis estão incompletos ou imprecisos.

II. O classificador naive Bayes assume a hipótese de que os valores dos atributos de um exemplo são dependentes de sua classe.

III. As redes bayesianas utilizam o conceito de independência condicional entre variáveis.



Está correto o que se afirma em
Considere dois conjuntos de dados distintos, denotados por C1 e C2, ambos do mesmo tamanho, isto é, com a mesma quantidade de valores. A cada conjunto foi aplicado o mesmo método de regressão linear. O erro médio quadrático obtido para C1 foi menor do que para C2. Com base no exposto, analise as afirmativas a seguir, e assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.

( ) O erro médio quadrático é uma métrica típica de erro em problemas de regressão cujo valor varia entre 0 e 1.

( ) Pode-se afirmar que o conjunto de dados C1 está melhor ajustado ao modelo do que o conjunto de dados C2.

( ) Pode-se afirmar que para melhorar o ajuste do conjunto de dados C2 é preciso aumentar seu tamanho.


As afirmativas são, respectivamente,
Um bom estimador de um parâmetro θ deve