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Julgue o seguinte item quanto a tarefa de associação, a qual consiste na aprendizagem de regras de produção a partir de uma base de dados, considerando a análise de afinidade entre atributos.
Uma regra de produção é uma regra da forma: se <condição antecedente ocorre> então <condição conseqüente>.
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Um estudo acerca da satisfação de clientes considerou quatro variáveis X, Y, Z e W. A matriz de covariância entre essas variáveis é !$ \sum \, = \, 5 \, \times \, \begin {bmatrix} 1 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \\ 0,6 \,\,\,\,\, 1 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \\ 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 1 \,\,\,\,\, 0,6 \\ 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 1 \end {bmatrix} !$ e o vetor de médias é !$ m \, = \, \begin {bmatrix} 6 \\ 5 \\ 5 \\ 4 \end {bmatrix}. !$ Com base nessas informações e com o auxílio da tabela de distribuição normal padrão, julgue o item a seguir.
A distância de Mahalanobis é definida como mT!$ \sum !$m, em que mT é o vetor transposto de m.
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Um estudo acerca da satisfação de clientes considerou quatro variáveis X, Y, Z e W. A matriz de covariância entre essas variáveis é !$ \sum \, = \, 5 \, \times \, \begin {bmatrix} 1 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \\ 0,6 \,\,\,\,\, 1 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \\ 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 1 \,\,\,\,\, 0,6 \\ 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 1 \end {bmatrix} !$ e o vetor de médias é !$ m \, = \, \begin {bmatrix} 6 \\ 5 \\ 5 \\ 4 \end {bmatrix}. !$ Com base nessas informações e com o auxílio da tabela de distribuição normal padrão, julgue o item a seguir.
O intervalo de 95% de confiança para o segundo autovalor da matriz de covariância é !$ 3 \, \pm \, 1,96 \sqrt {\dfrac {2} {n}}, !$ em que n é o número de observações do conjunto de dados.
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Um estudo acerca da satisfação de clientes considerou quatro variáveis X, Y, Z e W. A matriz de covariância entre essas variáveis é !$ \sum \, = \, 5 \, \times \, \begin {bmatrix} 1 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \\ 0,6 \,\,\,\,\, 1 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \\ 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 1 \,\,\,\,\, 0,6 \\ 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 1 \end {bmatrix} !$ e o vetor de médias é !$ m \, = \, \begin {bmatrix} 6 \\ 5 \\ 5 \\ 4 \end {bmatrix}. !$ Com base nessas informações e com o auxílio da tabela de distribuição normal padrão, julgue o item a seguir.
Mais de 40% da variação total de Z é explicada por W.
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Um estudo acerca da satisfação de clientes considerou quatro variáveis X, Y, Z e W. A matriz de covariância entre essas variáveis é !$ \sum \, = \, 5 \, \times \, \begin {bmatrix} 1 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \\ 0,6 \,\,\,\,\, 1 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \\ 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 1 \,\,\,\,\, 0,6 \\ 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 1 \end {bmatrix} !$ e o vetor de médias é !$ m \, = \, \begin {bmatrix} 6 \\ 5 \\ 5 \\ 4 \end {bmatrix}. !$ Com base nessas informações e com o auxílio da tabela de distribuição normal padrão, julgue o item a seguir.
A covariância entre X e Y é maior que 1,8.
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Um estudo acerca da satisfação de clientes considerou quatro variáveis X, Y, Z e W. A matriz de covariância entre essas variáveis é !$ \sum \, = \, 5 \, \times \, \begin {bmatrix} 1 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \\ 0,6 \,\,\,\,\, 1 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \\ 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 1 \,\,\,\,\, 0,6 \\ 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 1 \end {bmatrix} !$ e o vetor de médias é !$ m \, = \, \begin {bmatrix} 6 \\ 5 \\ 5 \\ 4 \end {bmatrix}. !$ Com base nessas informações e com o auxílio da tabela de distribuição normal padrão, julgue o item a seguir.
A primeira componente principal P1 é dada por !$ P_1 \, = \, \dfrac {1} {2} \, (X \, + \, Y \, + \, Z \, + \, W). !$
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Um estudo acerca da satisfação de clientes considerou quatro variáveis X, Y, Z e W. A matriz de covariância entre essas variáveis é !$ \sum \, = \, 5 \, \times \, \begin {bmatrix} 1 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \\ 0,6 \,\,\,\,\, 1 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \\ 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 1 \,\,\,\,\, 0,6 \\ 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 0,6 \,\,\,\,\, 1 \end {bmatrix} !$ e o vetor de médias é !$ m \, = \, \begin {bmatrix} 6 \\ 5 \\ 5 \\ 4 \end {bmatrix}. !$ Com base nessas informações e com o auxílio da tabela de distribuição normal padrão, julgue o item a seguir.
A primeira componente principal explica 36% da variação total.
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Os clientes que utilizam um sistema podem ser classificados em três estados: -1, 0 e 1. Essa classificação é uma variável aleatória X cuja função de distribuição de probabilidade é definida como:
!$ P(x=k) \, = \, \begin {pmatrix} \dfrac {\theta} {2} \end {pmatrix}^{\mid k \mid} \, (1 \, - \, \theta)^{1- \, \mid k \mid}, !$ em que k = 1, 0 ou 1 e 0 < !$ \theta !$ < 1.
Considerando uma seqüência de variáveis aleatórias independentes X1, ..., Xn, identicamente distribuídas como X, julgue o item a seguir.
Considere a variável aleatória Yi definida da seguinte maneira: Yi = 2, se Xi = 1 e Yi = 0, se Xi !$ \ne !$ 1. Nessa situação, !$ \sum_{i=1}^n \, \dfrac {Y_i} {n} !$ é um estimador não tendencioso para !$ \theta. !$
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Os clientes que utilizam um sistema podem ser classificados em três estados: -1, 0 e 1. Essa classificação é uma variável aleatória X cuja função de distribuição de probabilidade é definida como:
!$ P(x=k) \, = \, \begin {pmatrix} \dfrac {\theta} {2} \end {pmatrix}^{\mid k \mid} \, (1 \, - \, \theta)^{1- \, \mid k \mid}, !$ em que k = 1, 0 ou 1 e 0 < !$ \theta !$ < 1.
Considerando uma seqüência de variáveis aleatórias independentes X1, ..., Xn, identicamente distribuídas como X, julgue o item a seguir.
Pela lei dos grandes números, !$ \sum_{i=1}^n \, \dfrac {x_i} {n} !$ tende para !$ \theta !$ à medida que n aumenta.
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Os clientes que utilizam um sistema podem ser classificados em três estados: -1, 0 e 1. Essa classificação é uma variável aleatória X cuja função de distribuição de probabilidade é definida como:
!$ P(x=k) \, = \, \begin {pmatrix} \dfrac {\theta} {2} \end {pmatrix}^{\mid k \mid} \, (1 \, - \, \theta)^{1- \, \mid k \mid}, !$ em que k = 1, 0 ou 1 e 0 < !$ \theta !$ < 1.
Considerando uma seqüência de variáveis aleatórias independentes X1, ..., Xn, identicamente distribuídas como X, julgue o item a seguir.
A média aritmética !$ \sum_{i=1}^n \, \dfrac {x_i} {n} !$ é o estimador de mínimos quadrados para !$ \theta !$.
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