Avaliação de Supervised Machine Learning: Modelagem Multinível I – 04/04/2023

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Supervised Machine Learning: Modelagem Multinível I Professor: Luiz Paulo Lopes Fávero Avaliação realizada por: Avaliação realizada em: 27/04/2023

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Question 1

São nomenclaturas para a modelagem multinível:

A	GLMM, Modelagem Hierárquica, GLLAMM, Random Coefficients Modeling, Mixed Modeling.
B	GLM, Modelos de Regressão Simples e Múltipla, Modelos Logísticos e Modelos Poisson.
C	Modelos para Dados de Contagem, Modelos Poisson, Modelos Binomiais Negativos, Modelos Inflacionados de Zeros.
D	Modelos Não Supervisionados de Machine Learning.

Question 2

Assinale a alternativa que NÃO traz um exemplo de observações aninhadas em contextos (nesta ordem), ou seja, que NÃO tornaria possível a definição direta de níveis hierárquicos para a estimação de uma modelagem multinível.

A	Camelos e Ursos Polares.
B	Empresas e Setores.
C	Municípios e Países.
D	Alunos e Escolas.

Question 3

Em relação aos modelos multinível, é CORRETO dizer que:

A	São estimados pelo método de Minimum Variance Quadratic Unbiased Estimation (MIVQUE).
B	São estimados pelo método de Máximos Quadrados Não Ordinários.
C	São estimados pelo método de Máxima Verossimilhança no Conceito Restrito (REML).
D	São estimados pelo método de Mínimos Quadrados Ordinários.

Question 4

Dadas as seguintes afirmações: I) Os modelos tradicionais de regressão ignoram as interações entre variáveis no componente de efeitos fixos e as interações entre termos de erro e variáveis no componente de efeitos aleatórios, ao contrário dos modelos multinível. II) Os modelos multinível ignoram as interações entre variáveis no componente de efeitos fixos e as interações entre termos de erro e variáveis no componente deefeitos aleatórios, ao contrário dos modelos hierárquicos. III) Os modelos multinível ignoram as interações entre variáveis no componente de efeitos fixos e as interações entre termos de erro e variáveis no componente deefeitos aleatórios, ao contrário dos modelos GLM. Assinale a alternativa CORRETA :

A	Todas as afi rmações estão corretas.
B	Apenas a afi rmação I está correta.
C	Apenas as afi rmações II e III estão corretas.
D	Apenas as afi rmações I e III estão corretas.

Question 5

Considere o seguinte enunciado:

A	a
B	b
C	c
D	d

Question 6

Considere o seguinte enunciado:

A	a
B	b
C	c
D	d

Question 7

Em relação a modelagens multinível, é correto afirmar que: I) Deve haver aninhamento entre observações e contextos a que pertencem estas observações, fato que caracteriza o nível hierárquico. II) Quando não houver grupos diretamente observáveis, técnicas não supervisionadas de machine learning, como análise de clusters, poderão ser úteis para sedefinirem contextos (grupos) latentes, ou não observáveis. III) Apresentam componentes de efeitos fixos e de efeitos aleatórios em sua expressão algébrica. Assinale a alternativa CORRETA:

A	Todas as afi rmações estão corretas.
B	Apenas as afi rmações II e III estão corretas.
C	Apenas as afi rmações I e II estão corretas.
D	Apenas as afi rmações I e III estão corretas.

Question 8

Assinale a alternativa que mostra, visualmente, o conceito de modelagem multinível.

A	a
B	b
C	c
D	d

Question 9

São modelos supervisionados de machine learning:

A	Análise de Conglomerados e Modelos Multinível.
B	Análise de Correspondência e Modelos Lineares Generalizados.
C	Modelos Lineares Generalizados e Modelos Multinível.
D	Modelos Lineares Generalizados e Análise Fatorial por Componentes Principais.

Question 10

O que são modelos multinível?

A	São modelos que não reconhecem a importância dos efeitos contextuais sobre o fenômeno em análise.
B	São modelos GLM.
C	São modelos que, ao contrário dos Modelos Lineares Generalizados, consideram grupos contextuais por meio da inserção de dummies como variáveis preditoras.
D	São modelos que reconhecem a existência de estrutura hierárquica ou contextual nos dados.

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10 Replies to “Avaliação de Supervised Machine Learning: Modelagem Multinível I – 04/04/2023”

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