Com relação às técnicas de Detecção de Outliers, analise as ...
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Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-PI
Prova:
FGV - 2025 - TCE-PI - Auditor de Controle Externo - Controle Externo - Específica de Tecnologia da Informação - Sistemas, Engenharia de Dados e Ciência de Dados (Manhã) |
Q3154848
Banco de Dados
Com relação às técnicas de Detecção de Outliers, analise as
afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a
falsa.
( ) A Distância de Mahalanobis é uma técnica eficaz para detectar outliers em dados multivariados, pois leva em consideração a média e a covariância dos dados, permitindo identificar pontos que são outliers em relação à distribuição conjunta das variáveis.
( ) Modelos de Misturas Gaussianas (GMM) não devem ser utilizados para detectar outliers com distribuições não normais, pois levam em consideração apenas distribuições Gaussianas.
( ) A Transformação Logarítmica é uma técnica comum e eficiente para remover outliers de forma definitiva em conjuntos de dados simétricos e assimétricos.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) A Distância de Mahalanobis é uma técnica eficaz para detectar outliers em dados multivariados, pois leva em consideração a média e a covariância dos dados, permitindo identificar pontos que são outliers em relação à distribuição conjunta das variáveis.
( ) Modelos de Misturas Gaussianas (GMM) não devem ser utilizados para detectar outliers com distribuições não normais, pois levam em consideração apenas distribuições Gaussianas.
( ) A Transformação Logarítmica é uma técnica comum e eficiente para remover outliers de forma definitiva em conjuntos de dados simétricos e assimétricos.
As afirmativas são, respectivamente,
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