Data Mining – Técnicas de Previsão
Gabarito: letra C. Para analisar a relação entre três variáveis climáticas e prever situações de emergência, a técnica mais adequada é a análise de regressão, que modela a relação entre variáveis independentes (climáticas) e uma variável dependente (ocorrência de emergência), permitindo previsões. As demais opções não atendem ao objetivo de modelar relações múltiplas para predição.
Alternativa A — ❌ Incorreta
Sequência de tempo (ou análise de séries temporais) é usada para prever valores futuros com base em dados passados de uma única variável ao longo do tempo, não para relacionar múltiplas variáveis simultaneamente. O problema envolve três variáveis climáticas, não apenas a evolução temporal de uma delas.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Análise quantitativa é um termo genérico que abrange diversas técnicas estatísticas, mas não é uma técnica específica para modelar a relação entre variáveis e fazer previsões. O enunciado pede uma técnica concreta, e a regressão é a opção quantitativa adequada.
Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO
A análise de regressão (simples ou múltipla) é a técnica estatística que estuda a relação entre uma variável dependente (emergência) e uma ou mais variáveis independentes (climáticas), permitindo estimar e prever o comportamento futuro. É exatamente o que se deseja: relacionar três variáveis climáticas para prever emergências.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Análise qualitativa envolve dados não numéricos ou categorias, sem a capacidade de modelar relações quantitativas para previsão numérica. O problema trata de variáveis climáticas (quantitativas) e previsão, o que exige abordagem quantitativa.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Correlação assíncrona não é um termo técnico reconhecido em mineração de dados ou estatística. Possivelmente o examinador se refere a correlação cruzada (cross-correlation) ou correlação defasada, mas a análise de regressão é a técnica padrão para modelar e prever relações entre múltiplas variáveis.
Gabarito: letra C.