Questão de Estatística — Estatística descritiva (análise exploratória de dados) — FGV 2024
Estatística›Estatística descritiva (análise exploratória de dados)
Código
fg096774
Banca
FGV
Órgão
TCE-PA
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Auditor de Controle Externo - Área Administrativa - Ciência de Dados
Sobre a Análise Exploratória de Dados (AED), avalie as afirmativas a seguir.I. A AED permite a obtenção do entendimento sobre os dados coletados.II. A AED fornece uma ideia de como os dados se distribuem e sua forma de apresentação.III. Algoritmos de Machine Learning são as principais ferramentas utilizadas na AED.Está correto o que se afirma em
AI, apenas.
BI e II, apenas.
CI e III, apenas.
DII e III, apenas.
EI, II e III.
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GabaritoB — I e II, apenas.
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”.
Análise Exploratória de Dados (AED)
Gabarito: letra B. A AED é uma abordagem que emprega técnicas gráficas e quantitativas para examinar os dados previamente à aplicação de qualquer técnica estatística, permitindo obter entendimento sobre os dados e como eles se distribuem. A afirmativa III está incorreta porque algoritmos de Machine Learning não são as principais ferramentas da AED; as ferramentas típicas são tabelas de frequência e gráficos como histogramas, diagramas de dispersão e diagramas de caixa.
A Análise Exploratória de Dados (AED) é uma etapa fundamental na estatística descritiva. Seu objetivo é conhecer os dados antes de analisá-los formalmente, descobrindo tendências, relações e padrões que possam estar ocultos. Ela não se confunde com a estatística inferencial, que busca tirar conclusões sobre uma população a partir de uma amostra; a AED é o passo inicial de exploração e compreensão.
As ferramentas clássicas da AED são tabelas (como tabelas de frequência) e gráficos (histogramas, diagramas de dispersão, diagramas de caixa, entre outros). Embora técnicas de Machine Learning possam ser usadas em análises mais avançadas, elas não são as principais ferramentas da AED — a essência está na visualização e nas medidas-resumo descritivas.
A afirmativa está correta. A AED permite a obtenção do entendimento sobre os dados coletados, pois sua finalidade é examinar os dados previamente à aplicação de qualquer técnica estatística, proporcionando ao analista um entendimento básico dos dados e das relações entre as variáveis.
Item II — ✅ Correto
A afirmativa está correta. A AED fornece uma ideia de como os dados se distribuem e sua forma de apresentação, por meio de tabelas de frequência e gráficos como histogramas, diagramas de dispersão e diagramas de caixa, que revelam a distribuição e o comportamento dos dados.
Item III — ❌ Incorreto
A afirmativa está incorreta. Algoritmos de Machine Learning não são as principais ferramentas utilizadas na AED. As principais ferramentas são técnicas gráficas e quantitativas, como tabelas de frequência, histogramas, diagramas de dispersão e diagramas de caixa. Machine Learning pode ser usado em etapas posteriores, mas não é a base da AED.
NÃO CAIA NESSA!
A banca tenta confundir o candidato associando AED a Machine Learning, mas a AED é essencialmente uma etapa de exploração visual e descritiva. Lembre-se: AED = tabelas e gráficos para entender os dados; Machine Learning = modelagem preditiva, que vem depois.
PEGA ESSA DICA!
Para questões sobre AED, foque nas ferramentas clássicas: tabelas de frequência, histogramas, diagramas de dispersão, boxplots e medidas-resumo. Machine Learning e modelagem avançada são etapas posteriores, não fazem parte da definição central da AED.