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A variância, que pode ser utilizada para definir intervalos de demanda por contêineres no modal de transporte marítimo, é uma medida de posição definida como a realização mais frequente de um conjunto de valores observados.
Certo
Errado
O desempenho de modelos de aprendizado de máquina está intrinsecamente relacionado ao equilíbrio entre viés e variância. Modelos com alto viés tendem a simplificar excessivamente o problema, resultando em subajuste (underfitting), enquanto modelos com alta variância podem capturar ruído nos dados de treinamento, levando ao sobreajuste (overfitting). Para mitigar esses problemas, diversas técnicas de regularização podem ser empregadas, ajustando a complexidade do modelo e melhorando sua capacidade de generalização.
Considerando os conceitos de compensação viés-variância, sobreajuste, subajuste e técnicas de regularização, é correto afirmar que:
o aumento do parâmetro de regularização (lambda ou alpha) reduz o viés do modelo ao permitir que ele capture padrões mais complexos, sendo recomendado para corrigir problemas de underfitting em redes neurais profundas;
a regularização L1 (Lasso) e a regularização L2 (Ridge) produzem resultados idênticos em termos de seleção de features, diferindo apenas na velocidade de convergência do algoritmo de otimização durante o treinamento;
a validação cruzada (cross-validation) é uma técnica de regularização que modifica a função de perda adicionando um termo de penalização aos coeficientes do modelo, reduzindo assim a variância sem alterar o viés;
modelos com sobreajuste apresentam alto viés e baixa variância, razão pela qual técnicas de regularização são aplicadas para aumentar a complexidade do modelo e melhorar seu desempenho no conjunto de treinamento;
o aumento do parâmetro de regularização (lambda ou alpha) em modelos regularizados reduz a complexidade efetiva do modelo, aumentando o viés e reduzindo a variância, sendo uma estratégia eficaz contra overfitting, mas que pode levar a underfitting se aplicado excessivamente.
Sobre a Variância, podemos afirmar que:
não é expressa nas mesmas unidades dos dados, uma vez que os desvios são elevados ao quadrado
é uma medida de dispersão que não é influenciada por valores que estão muito distantes da média
é calculada a partir dos desvios em torno do desvio padrão
quanto menor ela for, mais espalhados estarão os valores
Suponha uma variável aleatória com função densidade de probabilidade definida por:

Assim, seu valor esperado e sua variância são respectivamente:
E(X)=2b+a e Var(X)=12(b−a)2
E(X)=2b−a e Var(X)=2b+a
E(X)=2b+a e Var(X)=12b+a
E(X)=2 b+a e Var(X)=2(b−a)2
E(X)=2b−a e Var(X)=6(b−a)2
A variância de Y é igual a 4.
Certo
Errado


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Os dados abaixo são a quantidade de filhos de um grupo de 6 casais:
0 1 1 2 0 2
O número médio de filhos dessa amostra é evidentemente igual a 1.
Já a variância amostral é igual a
0,8.
1,0.
1,2.
1,4.
1,5.
Considerando os estudos epidemiológicos, a medida de tendência central que é menos sensível a valores supremos e representa o objetivo que divide um conjunto de dados ordenados em duas partes iguais é o(a):
Média.
Moda.
Mediana.
Variância.
Desvio padrão.
A variância de Y+X é igual a 2.525 (kg/hectare)2.
Certo
Errado
Sejam X e Y variáveis aleatórias que apresentam distribuição conjunta uniforme (ou seja, um valor de densidade constante) sobre a região: {(x,y) | 00, x+y<1}.
A variância de X é:
1/18;
1/9;
1/6;
1/4;
1/3.
Em um conjunto de dados, é possível que a amplitude seja um valor grande e a variância seja um valor pequeno.
Certo
Errado


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A variância das notas finais dos candidatos mencionados no texto CG1A8 é
inferior a 1,3.
superior a 1,3 e inferior a 1,4.
superior a 1,4 e inferior a 1,5.
superior a 1,5 e inferior a 1,6.
superior a 1,6.
O conjunto de dados x1,x2, ..., xn tem variância amostral σ2 e média aritmética x. Se o dado xn+1 for incluído nesse conjunto de forma que a média do novo conjunto de dados permaneça inalterada, assinale a opção que apresenta a variância s2 do novo conjunto de dados.
s2=(1−n1)2σ2
s2=(1−n+11)σ2
s2=(1+n+11)σ2
s2=(1−n1)σ2
s2=(1+n1)σ2
conjunto de dados | observações | ||||
I | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
II | 0 | 0 | 2 | 4 | 4 |
III | 0,4 | 0,4 | 0,5 | 0,8 | 0,9 |
IV | 105 | 106 | 107 | 108 | 109 |
Com pertinência à tabela precedente, que mostra quatro conjuntos de dados, cada um dos quais constituído por cinco observações, é correto afirmar que os que possuem a mesma variância amostral são os conjuntos
I e III.
I e IV.
II e III.
II e IV.
III e IV.
O valor do coeficiente de variação (ou coeficiente de variação de Pearson) é inferior a 7%, o que indica uma dispersão baixa dos dados dessa sequência.
Certo
Errado
O desvio padrão amostral S é estimador não viciado para o desvio padrão populacional.
Certo
Errado


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Seja X uma variável aleatória discreta com a seguinte distribuição de probabilidade:

A variância de X é igual a
5,9
0,61
2,3
5,29
0,66
A variância amostral de X é inferior a 2.
Certo
Errado
c=0,0625.
Certo
Errado
Em um estudo sobre a eficiência energética de 50 lâmpadas LED de diferentes marcas, foram coletados dados sobre a vida útil (em horas) de cada lâmpada. Os resultados variaram significativamente, com uma média de 8000 horas e um desvio padrão de 1200 horas. Para uma análise mais detalhada, deseja-se calcular o coeficiente de variação percentual (CVP). A partir do contexto, assinale a alternativas que contenha o correto valor do CVP.
12%
15%
0,05%
80%
A variância de V é igual ou superior a 0,1.
Certo
Errado


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