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Ano: 2006
Disciplina: TI - Gestão e Governança de TI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: DATAPREV
Disciplina: TI - Gestão e Governança de TI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: DATAPREV
Julgue os seguintes itens, relativos à tarefa de classificação, a qual
consiste em aprender uma função (construir um modelo) que mapeie
um item de dado para uma entre várias classes pré-definidas.
O aprendizado usado na tarefa de classificação é nãosupervisionado.Provas
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Mineração de dados é o processo de empregar uma ou mais técnica
de aprendizagem em computador para, automaticamente, analisar e
extrair conhecimentos de dados contidos em uma base de dados.
Julgue os itens seguintes, que versam sobre mineração de dados
e KDD.
A metodologia para a realização de tarefas de mineração de
dados, prescrita pelo modelo de referência proposto pelo
Consórcio CRISP/DM, consiste nas seguintes fases:
entendimento do negócio (business understanding),
entendimento dos dados (data understanding), préprocessamento
dos dados (data preparation), modelagem
(modeling), avaliação dos modelos (evaluation) e colocação do
modelo selecionado em uso (deployment).Provas
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Mineração de dados é o processo de empregar uma ou mais técnica
de aprendizagem em computador para, automaticamente, analisar e
extrair conhecimentos de dados contidos em uma base de dados.
Julgue os itens seguintes, que versam sobre mineração de dados
e KDD.
Os principais objetivos de alto nível da mineração de dados são
previsão e descrição. A previsão envolve o uso de variáveis da
base de dados para serem previstos valores desconhecidos ou
futuros de variáveis de interesse. Com a descrição, objetiva-se
encontrar padrões de descrição dos dados que sejam
interpretáveis pelos seres humanos.Provas
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Mineração de dados é o processo de empregar uma ou mais técnica
de aprendizagem em computador para, automaticamente, analisar e
extrair conhecimentos de dados contidos em uma base de dados.
Julgue os itens seguintes, que versam sobre mineração de dados
e KDD.
O processo de KDD é iterativo e cíclico, podendo a saída de
uma etapa requerer revisão em etapa anterior. Nesse contexto,
a mineração de dados pode ser entendida como uma etapa desse
processo.Provas
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Mineração de dados é o processo de empregar uma ou mais técnica
de aprendizagem em computador para, automaticamente, analisar e
extrair conhecimentos de dados contidos em uma base de dados.
Julgue os itens seguintes, que versam sobre mineração de dados
e KDD.
KDD é o processo não-trivial de identificação de padrões em
um conjunto de dados. Tais padrões devem possuir as seguintes
características: validade (aplicarem-se a novos dados com
algum grau de certeza ou probabilidade), novidade (não terem
sido detectados por nenhuma outra abordagem), utilidade
potencial (poderem ser utilizados para a tomada de decisões
úteis, medidas por alguma função) e serem assimiláveis (ao
conhecimento humano).Provas
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Considere que o tempo T, em segundos, que cada cliente aguarda
em uma fila seja uma variável aleatória cuja função de
distribuição acumulada é F(t) = 0, se t < 0, e F(t) > 0, se t $ 0.
Considere ainda que a média, a mediana e o desvio-padrão de T
sejam, respectivamente, iguais a 30, 40 e 20 segundos. Nessa
situação, julgue os itens a seguir.
A distribuição exponencial é um candidato para descrever a
distribuição do tempo T. Nesse caso, a função de
distribuição acumulada seria F(t) = 0, se t < 0, e
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- Estatística DescritivaMedidas de DispersãoCoeficiente de Variação
- Estatística DescritivaMedidas de DispersãoDesvio Padrão
Considere que o tempo T, em segundos, que cada cliente aguarda
em uma fila seja uma variável aleatória cuja função de
distribuição acumulada é F(t) = 0, se t < 0, e F(t) > 0, se t $ 0.
Considere ainda que a média, a mediana e o desvio-padrão de T
sejam, respectivamente, iguais a 30, 40 e 20 segundos. Nessa
situação, julgue os itens a seguir.
O coeficiente de variação da distribuição do tempo T é
igual a 1,5.Provas
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- Estatística DescritivaMedidas de DispersãoDesvio Médio
- ProbabilidadesFunção de Distribuição Acumulada
Considere que o tempo T, em segundos, que cada cliente aguarda
em uma fila seja uma variável aleatória cuja função de
distribuição acumulada é F(t) = 0, se t < 0, e F(t) > 0, se t $ 0.
Considere ainda que a média, a mediana e o desvio-padrão de T
sejam, respectivamente, iguais a 30, 40 e 20 segundos. Nessa
situação, julgue os itens a seguir.
Em um grupo de 100 clientes, 50 aguardarão pelo menos
40 segundos na fila.Provas
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Considere que o tempo T, em segundos, que cada cliente aguarda
em uma fila seja uma variável aleatória cuja função de
distribuição acumulada é F(t) = 0, se t < 0, e F(t) > 0, se t $ 0.
Considere ainda que a média, a mediana e o desvio-padrão de T
sejam, respectivamente, iguais a 30, 40 e 20 segundos. Nessa
situação, julgue os itens a seguir.
Pela desigualdade de Chebychev, espera-se que até 25% dos
clientes aguardarão pelo menos 70 segundos na fila.Provas
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Considere que o tempo T, em segundos, que cada cliente aguarda
em uma fila seja uma variável aleatória cuja função de
distribuição acumulada é F(t) = 0, se t < 0, e F(t) > 0, se t $ 0.
Considere ainda que a média, a mediana e o desvio-padrão de T
sejam, respectivamente, iguais a 30, 40 e 20 segundos. Nessa
situação, julgue os itens a seguir.
Pela desigualdade de Markov, é correto afirmar que 
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