Tarefas de classificação são muitos comuns na estatística e na ciência dos dados, por serem muito comuns em todas atividades humanas, na ciência, na vida social ou nos negócios.
Especificamente, discutimos aplicações de modelos preditivos de classificação baseados em modelos de regressão logística simples ou múltipla.
Com isso em mente, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
1. Regressão logística pode ser empregada na predição do peso médio (massa corporal média) de uma pessoa em função de sua altura, idade e sexo.
2. Regressão logística pode ser empregada na predição do consumo médio de combustível de um carro em função da potência do seu motor e do seu peso.
3. Regressão logística pode ser empregada na predição da probabilidade de uma pessoa votar em um determinado candidato e não nos outros em função de sua escolaridade, idade, sexo e classe social.
4. Regressão logística pode ser empregada na predição da probabilidade de a pessoa ser diabética em função de um conjunto de sintomas clínicos que apresenta.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
V, V, V, V.
V, V, F, F.
F, F, F, F.
F, V, F, V.
F, F, V, V.
Soluções para a tarefa
Resposta:
F,F,V,V
Explicação:
Resposta correta. As duas primeiras situações se referem à predição de variáveis resposta quantitativas, o que não é possível com modelos de regressão logística; já as duas últimas situações são adequadas ao emprego de modelos de regressão logística.
Na estatística e na ciência dos dados tarefas de classificação são muitos comuns, sobre modelos preditivos de classificação baseados em modelos de regressão logística simples ou múltipla é correto o que se afirma em:
- F, F, V, V.
Regressão logística
A regressão logística é um modelo estatístico utilizado na determinação da probabilidade de acontecer. Ela traz a relação entre os recursos, e calcula a probabilidade de um determinado resultado.
Temos nas alternativas 1 e 2 situações referentes a predição de variáveis em respostas quantitativas, porem em modelos de regressão logística o fato não é possível.
Nas alternativas 3 e 4 temos que perante os fatos são adequadas o emprego de modelos de regressão logística.
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