Questões de Métodos de estimação (Estatística)

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O método random forests para classificação ou regressão potencializa alguns benefícios das árvores de decisão e por isso é preferido em certas situações.
O uso de random forests seria vantajoso em relação à árvore de decisão no seguinte caso:

  • A redução do custo computacional;
  • B conjunto de dados com propensão à overfitting;
  • C melhor interpretabilidade do modelo;
  • D conjunto de dados muito pequeno;
  • E número elevado de classes.

O método Latent Dirichlet Allocation (LDA) é popularmente utilizado para a construção de modelos de tópicos devido a sua flexibilidade e robustez, particularmente em grandes quantidades de texto. Ao mencionar a escolha do LDA em um projeto, um analista foi questionado sobre que aspectos caracterizam a flexibilidade do modelo, especialmente em comparação a um modelo pLSA.
O analista respondeu corretamente:

  • A a capacidade de obter uma distribuição de tópicos para documentos inéditos;
  • B a presença de menos variáveis latentes a ajustar, causando menos overfitting;
  • C a não necessidade de especificar o número de tópicos a serem encontrados;
  • D a ausência de variáveis a priori a serem ajustadas;
  • E a capacidade de modelar texto que não passou por uma etapa de pré-processamento.
Assinale a alternativa que apresenta um conceito de método estatístico. 
  • A Método estatístico consiste em manter variáveis todas as causas (fatores), menos uma, e tornar esta causa constante, de modo que o pesquisador possa descobrir seus efeitos, caso existam
  • B O método estatístico, diante da impossibilidade de manter as causas variáveis, admite todas essas causas presentes constantes, registrando-as e procurando determinar, no resultado final, que influências cabem a cada uma delas
  • C Método estatístico consiste em manter constantes todas as causas (fatores), menos uma, e variar esta causa de modo que o pesquisador possa descobrir seus efeitos, caso existam
  • D O método estatístico, diante da impossibilidade de manter as causas constantes, admite todas essas causas presentes variando-as, registrando essas variações e procurando determinar, no resultado final, que influências cabem a cada uma delas

Na fase de análise dos resultados, a Inferência Estatística:

  • A pode ser chamada de Estatística Indutiva e tem por base inferir conclusões e previsões a partir de informações fornecidas por parte representativa de uma população.
  • B pode ser chamada de Estatística Indutiva e tem por base inferir conclusões e previsões a partir de informações fornecidas por parte representativa de uma amostra.
  • C pode ser chamada de Estatística Descritiva e tem por base a indução de previsões sem margem de erro a partir de uma amostra.
  • D nunca utiliza amostras.
  • E utiliza apenas a Estatística Descritiva.

São estimadores não tendenciosos de µ:

  • A T1 e T2, somente.
  • B T1, T2 e T3, somente.
  • C T1, T2, T3 e T5, somente.
  • D T2, T3, T4 e T5, somente.
  • E T1, T2, T3, T4 e T5,