(USP/Esaulq) – Avaliação de Supervised Machine Learning: Modelos de Regressão para Dados de Contagem I -21/03/2023

Avaliação de Supervised Machine Learning: Modelos de Regressão para Dados de Contagem I - 21/03/202

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Supervised Machine Learning: Modelos para Dados de Contagem I Professor: Luiz Paulo Lopes Fávero Avaliação realizada por: Avaliação realizada em: 13/04/2023

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Question 1

São modelos supervisionados de machine learning para dados de contagem:

A	Regressão Logística Binária e Análise Fatorial por Componentes Principais.
B	Regressão Poisson e Regressão Binomial Negativa.
C	Regressão de Cox e Análise de Correspondência Múltipla (ACM).
D	Regressão Gaussiana estimada por OLS e Clustering.

Question 2

A função e o respectivo pacote para a elaboração direta do teste para verificação de existência de superdispersão nos dados da variável dependente para a estimação de modelos de contagem, no R, são:

A	função hiperdisp do pacote megadisp.
B	função overdisp do pacote overdisp.
C	função megadisp do pacote ultradisp.
D	função superdisp do pacote hiperdisp.

Question 3

Com o intuito de se estudar e projetar a quantidade de violações de trânsito (variável dependente violations) na cidade de Nova York por parte de membros do corpo diplomático de países pertencentes às Nações Unidas, foi estimado um modelo de regressão Poisson, considerando, como variáveis preditoras, a quantidade de membros no corpo diplomático em cada país (variável staff), o índice de corrupção de cada país (variável corruption) e o fato de haver ou não enforcement legal quanto à obrigatoriedade de se pagar a multa em caso de violação (variável dummy post: yes = há obrigatoriedade do pagamento; no = não há obrigatoriedade do pagamento). Os outputs do referido modelo, obtidos no R, encontram-se na figura abaixo. Pergunta-se: qual a quantidade esperada de violações de trânsito para um país cujo corpo diplomático seja composto por 28 membros, considerando existência de enforcement legal (post = “yes”, ou seja, dummy postyes = 1) e índice de corrupção igual a 1?

A	0,47
B	0,24
C	0,74
D	0,32

Question 4

Com o intuito de se estudar e projetar a quantidade de violações de trânsito (variável dependente violations) na cidade de Nova York por parte de membros do corpodiplomático de países pertencentes às Nações Unidas, foi estimado um modelo de regressão Poisson, considerando, como variáveis preditoras, a quantidade demembros no corpo diplomático em cada país (variável staff ), o índice de corrupção de cada país (variável corruption ) e o fato de haver ou não enforcement legal quantoà obrigatoriedade de se pagar a multa em caso de violação (variável dummy post: yes = há obrigatoriedade do pagamento; no = não há obrigatoriedade dopagamento). Os outputs do referido modelo, obtidos no R, encontram-se na figura abaixo. Pergunta-se: qual a equação do modelo de regressão Poisson que deverá ser utilizada para fins preditivos? O subscrito i refere-se à linha ( row ) do dataset.

A	a
B	b
C	c
D	d

Question 5

O resultado de um teste para verificação de existência de superdispersão na variável dependente de determinado modelo está apresentado na figura abaixo. A partir do output da figura, considerando um nível de significância de 5%, éCORRETO afirmar que:

A	A partir deste output não se pode concluir nada a respeito de uma eventual superdispersão nos dados da variável dependente, já que (lambda – theta = delta).
B	Verifi ca-se a existência de dispersão reversa nos dados das variáveis preditoras.
C	Verifi ca-se a existência de equidispersão nos dados da variável dependente
D	Verii ca-se a existência de superdispersão nos dados da variável dependente

Question 6

Uma variável com dados de contagem apresenta as seguintes características:

A	É quantitativa, apresenta dados contínuos e negativos, e é defi nida uma exposição.
B	É quantitativa, apresenta dados contínuos e não negativos, e não se consegue defi nir uma exposição.
C	É quantitativa, apresenta dados discretos e não negativos, e é defi nida uma exposição.
D	É qualitativa, apresenta dados contínuos e negativos, e é defi nida uma exposição.

Question 7

Em qual das alternativas a seguir há indícios de existência de superdispersão nos dados de determinada variável dependente considerada em um modelo deregressão para dados de contagem?

A	Média = 7,47 e Variância = 7,46
B	Média = 6,34 e Variância = 128,21
C	Média = 2,47 e Variância = 2,46
D	Média = 1,73 e Variância = 1,73

Question 8

Com o intuito de se estudar e projetar a quantidade de violações de trânsito (variável dependente violations) na cidade de Nova York por parte de membros do corpodiplomático de países pertencentes às Nações Unidas, foi estimado um modelo de regressão Poisson, considerando, como variáveis preditoras, a quantidade demembros no corpo diplomático em cada país (variável staff ), o índice de corrupção de cada país (variável corruption ) e o fato de haver ou não enforcement legal quantoà obrigatoriedade de se pagar a multa em caso de violação (variável dummy post: yes = há obrigatoriedade do pagamento; no = não há obrigatoriedade dopagamento). Os outputs do referido modelo, obtidos no R, encontram-se na figura abaixo. Pergunta-se: qual a quantidade esperada de violações de trânsito para um país cujo corpo diplomático seja composto por 28 membros, considerando inexistência de enforcement legal (post = “no”, ou seja, dummy postyes = 0) e índice de corrupção igual a 1?

A	29,32
B	17,93
C	23,73
D	47,54

Question 9

Qual a característica da superdispersão em determinada variável dependente com dados de contagem?

A	Média estatisticamente superior à variância.
B	Variância estatisticamente superior ao desvio-padrão.
C	Variância estatisticamente superior à entropia conjunta das variáveis preditoras.
D	Variância estatisticamente superior à média.

Question 10

Os parâmetros de um modelo de regressão do tipo Poisson são estimados pelo método de:

A	Mínimos Quadrados Ordinários.
B	Mínima Verossimilhança.
C	Máxima Verossimilhança.
D	Máximos Quadrados Ordinários.

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15 Replies to “(USP/Esaulq) – Avaliação de Supervised Machine Learning: Modelos de Regressão para Dados de Contagem I -21/03/2023”

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