Numa determinada aplicação existe informação sobre
as idades de um conjunto de 12 pessoas. Os seus valores são: 12, 30, 24, 10, 10, 23, 43, 67, 79, 34, 56, 51.
a)
Qual é a mediana destas idades? Justifique.
b)
Qual é o valor da moda destas idades? Justifique.
c)
Indique como obteria em R a diferença entre o percentil 99%
e o percentil 1% deste conjunto de idades.
d)
Qual seria o resultado da normalização e
``standardization'' destas idades?
Assuma que no conjunto acima, adicionamos duas novas pessoas com
idades: 10 meses e 100 anos.
a)
Aplique a normalização e a ``standardization'' a este novo
conjunto de dados.
b)
Há alguma preferência pela utilizaç ão dos dois
métodos em cada um dos dois conjuntos de dados (original e com as
duas novas pessoas adicionadas)?
Responda ás seguintes perguntas:
a)
Qual é o objetivo dos gráficos do tipo ``boxplot'' (``caixa
de bigodes'')?
b)
Para que servem as medidas de dispersão de dados: ``range'' e
``interquartile range''. Há alguma vantagem em usar um sobre o
outro?
c)
Que outras medidas de dispersão de dados podemos utilizar?
A Figura 1 mostra um ``scatterplot''. Que
informações consegue retirar deste gráfico?
Figure 1:
Scatterplot Example
A Figura 2 mostra um ``parallel plot''. Que
informações consegue retirar deste gráfico?
Figure 2:
Parallel plot Example
Ao fazer visualização de dados pode ser importante
ordenar valores de variáveis ou simplesmente mudar a ordem de
disposição das mesmas. Dê um exemplo onde a ordenação
torna-se importante para a melhor visualização dos dados.
A estratégia para encontrar os vizinhos mais próximos
(``nearest neighbours'') também pode ser utilizada para ``imputar''
valores de variáveis desconhecidos. Explique como.
Qual é a ideia básica da Análise de Componentes
Principais (PCA - Principal Component Analsysis) e qual é a sua utilidade?
Explique sucintamente o algoritmo k-means.
Assuma que possui dados numa tabela em formato CSV
(Comma-Separated Values). Quando utiliza a função read.csv
do R quais são os tipos de dados armazenados internamente quando a
variável é numérica com apenas dois valores? E no caso do
software WEKA, qual é o tipo interno assumido?
Quais são os tipos básicos de dados existentes?
Explique a diferença entre a distância calculada
utilizando ``simple matching'' e a distância de Jaccard. Em que
situação estes dois tipos de métodos de cálculo de
distância devem ser utilizados?
O que é um método de aprendizagem supervisionado?
Para que serve a análise de ``clusters''?
Qual é a diferença entre a correlacão de Pearson e a
regressão linear simples?
Considere a seguinte tabela de dados:
Inst/Var
V1
V2
I1
1.5
1.7
I2
2
1.9
I3
1.6
1.8
I4
1.2
1.5
Dada uma nova observação (1.4,1.6), quais as duas observações da tabela mais próximas desta nova observação de acordo
com a distância Euclideana.
Qual é a diferença entre o ``clustering'' hierárquico
aglomerativo e o divisivo?
Explique porque em certas situações a utilização do
``Error rate'' como forma de avaliar um modelo de classificação
pode não ser uma boa ideia?
Que estratégia(s) utilizaria para fazer o histograma de uma
variável numérica com valores contínuos?
Qual é a finalidade de se fazer amostragem de dados?
