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Um estudo foi desenvolvido com o objetivo de estimar o consumo de energia elétrica em função do número de consumidores. Para realizar o estudo, foi usado um Modelo de Regressão Linear Simples. Sobre o modelo usado, analise as afirmativas a seguir.

I. Considerando a equação y=α+βx, onde "α" e "β" são parâmetros da reta teórica, os quais são estimados por meio dos pontos experimentais fornecidos pela amostra, obtendo-se uma reta estimada.

II. A aplicação do Princípio de Máxima Verossimilhança leva ao chamado procedimento de Mínimos Quadrados.

III. Deve-se procurar a reta para a qual se consiga minimizar a soma dos resíduos da regressão ao quadrado. Está correto o que se afirma em

A I, apenas.
B I e II, apenas.
C I e III, apenas.
D II e III, apenas.
E I, II e III.

Modelos de aprendizagem de máquina são, em geral, avaliados com métricas que indicam os quão poderosos e relevantes eles são. Entre exemplos de métricas de avaliação utilizadas para modelos de classificação binária, é correto citar • a taxa de precisão (razão entre verdadeiros positivos e o total dos verdadeiros positivos e falsos positivos); • a taxa de sensibilidade (razão entre verdadeiros positivos e o total dos verdadeiros positivos e falsos negativos, também conhecida por recall); e • o escore F1 (F1-score, também chamado de F-measure ), que relaciona as taxas de precisão e de sensibilidade. Suponha a existência de um modelo de classificação binária cuja taxa de precisão é de 90,00% e cuja taxa de sensibilidade é de 75,00%. Utilize aproximação de duas casas decimais. O escore F1 referente a esse modelo é

A 41,42%.
B 81,82%.
C 82,15%.
D 82,50%.
E 82,84%.

Em relação à Análise da Variância (ANOVA), as afirmativas a seguir estão corretas, à exceção de uma. Assinale-a.

A É um método para testar a igualdade de três ou mais médias populacionais, baseado na análise das variâncias amostrais.
B Os dados amostrais são separados em grupos segundo uma característica denominada fator. Fator (ou tratamento) é uma característica que permite distinguir diferentes populações umas das outras.
C Cada fator contém dois ou mais grupos (classificações).
D Amostras são aleatórias e mutuamente dependentes.
E Suposições incluem: populações normalmente distribuídas e de mesma variância.

Uma pesquisadora está interessada em investigar se há associação entre a proporção X da população com esgotamento sanitário (%) e a taxa de mortalidade infantil Y (por 1.000 nascidos vivos). Após coletar uma amostra de cidades, ela estimou a seguinte reta de regressão linear simples: y = a – bx, com a > 0 e b > 0. Considerando que o coeficiente de determinação do modelo ajustado é R 2 = 0,81, a correlação linear estimada entre as duas variáveis é:

A 0,8
B 0,9
C –0,9
D 0,81
E –0,81