Julgue o item a seguir, a respeito de gestão de dados e de aprendizado de máquina.

A gestão de dados envolve atividades relacionadas à coleta, ao armazenamento, à manutenção e ao uso de dados, para garantir que as informações estejam disponíveis e sejam precisas e seguras.

Julgue o item a seguir, a respeito de gestão de dados e de aprendizado de máquina.

O algoritmo de aprendizagem supervisionada K-means é amplamente utilizado para a classificação de dados rotulados e predição de resultados futuros.

Com base na equação y = −20 + 0,5x₁ + 0,3x₂, obtida ao realizar-se uma análise de regressão linear múltipla para prever o peso (y, em kg) de uma pessoa com base na altura (x₁, em cm) e na idade (x₂, em anos), julgue o item que se segue.

O peso estimado de uma pessoa com 170 cm de altura e 30 anos de idade é de 78 kg.

Com base na equação y = −20 + 0,5x₁ + 0,3x₂, obtida ao realizar-se uma análise de regressão linear múltipla para prever o peso (y, em kg) de uma pessoa com base na altura (x₁, em cm) e na idade (x₂, em anos), julgue o item que se segue.
Na equação apresentada, o coeficiente 0,5 indica que, para cada aumento de 1 cm na altura da pessoa, espera-se um aumento de 0,5 kg no peso, mantendo-se a idade constante.

Julgue o próximo item, a respeito da modelagem estatística e da regressão.

A regressão linear múltipla permite avaliar o efeito de diversas variáveis independentes sobre uma variável dependente, ao mesmo tempo.

Julgue o próximo item, a respeito da modelagem estatística e da regressão.

A presença de multicolinearidade severa entre as variáveis independentes pode distorcer os coeficientes estimados em uma regressão linear múltipla.

Julgue o próximo item, a respeito da modelagem estatística e da regressão.

A linearização logarítmica ou exponencial possibilita a transformação de qualquer modelo de regressão não linear para modelos lineares.

Julgue o próximo item, a respeito da modelagem estatística e da regressão.

O coeficiente de determinação (R² ) sempre aumenta com a adição de novas variáveis ao modelo de regressão linear múltipla.

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte.

Testes não paramétricos não podem ser usados com grandes amostras, porque são menos precisos que os testes paramétricos.

Acerca dos testes não paramétricos, julgue o item seguinte.

Quando os dados da pesquisa não seguem uma distribuição normal, é apropriado o uso do teste de Wilcoxon para comparar duas amostras independentes.