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Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — CESPE / CEBRASPE 2025

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
ce215911
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
SUSEP
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista Técnico: - Área: Tecnologia da Informação e Ciência de Dados
Julgue o próximo item, relativo a manipulação, tratamento e visualização de dados, ETL e ELT, e MLOps.No tratamento de valores ausentes em conjuntos de dados, a imputação baseada em modelos como KNN ou regressão geralmente preserva melhor as relações estatísticas entre variáveis do que métodos simples como substituição pela média ou mediana, especialmente quando os dados não estão ausentes completamente ao acaso (MCAR).
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoC — Certo

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Imputação de Valores Ausentes

✅ CERTO. O item está correto. A imputação baseada em modelos (como KNN e regressão) captura as relações entre as variáveis, enquanto métodos simples (média/mediana) ignoram a estrutura multivariada, distorcendo correlações e variâncias. Essa vantagem é ainda mais pronunciada quando os dados não são MCAR (Missing Completely At Random), pois a ausência não é aleatória e a imputação ingênua introduz viés.

A afirmativa reflete o conhecimento consagrado em análise de dados: para dados MCAR, a imputação pela média pode ser não viesada, mas para MAR (Missing At Random) ou MNAR (Missing Not At Random), métodos baseados em modelos são superiores por preservarem as dependências entre as variáveis.

Imputação de valores ausentes
  • 1Métodos simples
    • Média / Mediana
    • Ignora estrutura multivariada
    • Distorce correlações e variâncias
    • Só aceitável se MCAR
  • 2Métodos baseados em modelos
    • KNN
    • Regressão
    • Preserva relações estatísticas
    • Melhor para MAR e MNAR
LEVEL · soulevel.com.br

Gabarito: Certo.

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