A estrada que liga o município de São João da Varjota a Oeiras – PI, com extensão total de 34 km, será asfaltada em duas etapas consecutivas. Segundo o planejamento, a primeira etapa compreenderá um trecho 6 km mais extenso que o da segunda. Sabendo que a divisão será proporcional ao total a ser asfaltado e não ao número de etapas, conclui-se que a primeira etapa cobrirá exatamente 20 km da estrada.

No gráfico abaixo, qual o tipo de distribuição e assimetria e o que representam as linhas i, ii e iii. 

Modificado de Droubi, 2018

Na geologia é muito necessário o conhecimento de correlação entre variáveis, como por exemplo entre a porosidade e a permeabilidade. Em estatística um dos mais utilizados coeficientes de correlação é o de Pearson (r). Assinale a alternativa correta sobre este coeficiente.

A distribuição normal (ou gaussiana) é amplamente utilizada em geologia e nas simulações estocásticas. Pode-se afirmar sobre ela:

Um arenito arcosiano apresenta valores de porosidade de 2%, 22%, 15%, e 13% medidos em amostras laterais. No mesmo poço em um nível inferior, de coquina, os valores de porosidade obtidos, também em amostras laterais, foram de 5%, 25%, 6%, 8%. O que podemos afirmar sobre a amplitude da porosidade destas amostras.

Indique a função do Excel utilizada para caracterizar a forma de distribuição de dados e avaliar a sua concentração e dispersão em relação à media, verificando a presença de valores extremos:

Ao lidar com valores faltantes em um conjunto de dados, é essencial aplicar técnicas adequadas para garantir a integridade e a qualidade das análises subsequentes. A presença de dados ausentes pode distorcer resultados, introduzir vieses e comprometer a eficácia de modelos preditivos. Portanto, a escolha da abordagem correta para tratar esses valores é fundamental. Observe as afirmativas a seguir, em relação às técnicas é utilizada para lidar com valores faltantes em um conjunto de dados:
I.Remover todas as linhas com valores faltantes.
II.Substituir valores faltantes pela média ou mediana.
III.Utilizar algoritmos que suportam valores faltantes.
Assinale a alternativa correta:

Analise a figura abaixo e responda:

A figura indica um gráfico do tipo:

No aprendizado de máquina, especialmente em modelos de regressão, é comum enfrentar o problema de overfitting, onde o modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, capturando ruídos e padrões irrelevantes. Para mitigar esse problema e melhorar a capacidade de generalização do modelo, algumas técnicas de regularização podem ser empregadas. Qual técnica de regularização adiciona uma penalidade proporcional ao valor absoluto dos coeficientes no cálculo da função de custo?

Em conjuntos de dados, é comum deparar-se com valores faltantes, que podem surgir por diversas razões, como erros na coleta, falhas de registro ou respostas omitidas. A presença desses valores pode comprometer a qualidade das análises e a eficácia dos modelos preditivos. Portanto, é essencial aplicar técnicas adequadas para lidar com essas lacunas de maneira eficaz. Qual técnica é apropriada para lidar com valores faltantes em um conjunto de dados?