Questões de Concurso Para tecnologista pleno

Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística. 

A verdade probabilística de uma sentença complexa é calculada a partir da soma das verdades de cada componente da sentença. 

Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística. 

Abordagens baseadas em regras para a incerteza adicionam um fator de confusão a cada regra para acomodar a incerteza dos eventos. 

Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística. 

Os modelos de regressão resistente são alternativas em que os estimadores são baseados em medianas. 

Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística. 

Segundo a teoria de Bayes, que deu origem às redes bayesianas, eventos passados não influenciam a probabilidade de eventos futuros correlacionados. 

Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística. 

A visão subjetivista da inferência estatística determina que as probabilidades são aspectos reais do universo. 

Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística. 

A inferência estatística consiste na formulação de proposições probabilísticas a partir de evidências já observadas. 

Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística. 

Os modelos de regressão polinomial envolvem funções polinomiais de variável explicativa. 

Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística.

Uma das ferramentas mais úteis para a avaliação da qualidade dos modelos de regressão é o gráfico de resíduos, em que os resíduos são dispostos no eixo das abscissas e os valores da variável explicativa, no eixo das ordenadas.  

Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística. 

Nos modelos de inferência baseada em regressão linear simples, os erros são correlacionados e sua média é superior a zero. 

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item. 

No processo de análise, as atividades de limpeza, filtragem e estruturação dos dados estão concentradas na etapa de compreensão dos dados. 

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item. 

A normalização de um conjunto de dados tem como objetivo representar todos os valores desse conjunto em uma escala de 0 a 1. 

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item.

Em um processo de análise de dados, os shadow systems não representam dados consolidados, por isso devem ser excluídos de todas as fases do projeto.  

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item. 

O pré-processamento de dados deve ocorrer em bases de informações não estruturadas, com o objetivo de diminuir a quantidade de dados a serem processados. 

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item. 

O objetivo da classificação na fase de pré-processamento é o particionamento de um grupo de documentos em subgrupos, com características em comum. 

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item. 

A análise descritiva tem como objetivo responder à pergunta ‘o que aconteceu?’, ao passo que a análise diagnóstica visa responder à questão ‘por que isso aconteceu?’. 

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item. 

As anomalias verificadas em um conjunto de dados devem ser descartadas de modo a se manter a harmonia do conjunto analisado. 

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item. 

No processo de análise de dados, a identificação de correlação entre dois dados define também a causalidade entre esses dados. 

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item. 

É na etapa de modelagem do processo de análise que ocorrem a seleção dos dados, a definição e a construção do modelo. 

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item. 

A toquenização (do inglês tokenization) de palavras é uma atividade inerente aos algoritmos de análise granular de palavras em documentos. 

Considerando processos de análise e mineração de dados, julgue o item subsecutivo. 

No contexto de mineração de dados, o atributo da veracidade está associado ao grau de confiabilidade dos dados utilizados na solução.