segunda-feira, 20 de junho de 2022

Exercícios Práticos Lista Final

 Exercícios Práticos Lista Final


Enviar os exercícios para o e-mail da disciplina.

E-Mail da Disciplina:


gestao.estat.cert@gmail.com

 



Colocar no Assunto do e-mail o Nome Completo e Colocar Exercício Prático No. ?


 Exercício 1 - Pratico

Teste quais variáveis preditoras devem ir para a IA para discriminar dinheiro falso. Utilize as funções analíticas do Excel. DL: 30/5.

Utilize o exemplo da aula, colocando dígitos de seu número USP ou invente um exemplo próprio (se inventar exemplo próprio envie-o também para gasarrie@usp.br)


obs.

Status

length

Left

Rigth

Bottom

Top

Diagonal

Transpar.

1

FALSO

214,8

131

131,1

9

9,7

141

8,345353

2

FALSO

214,6

129,7

129,7

8,1

9,5

141,7

9,005343

3

FALSO

214,8

129,7

129,7

8,7

9,6

142,2

4,293085

4

FALSO

214,8

129,7

129,6

7,5

10,4

142

5,281225

5

FALSO

215

129,6

129,7

10,4

7,7

141,8

1,513307

6

FALSO

215,7

130,8

130,5

9

10,1

141,4

5,739582

7

FALSO

215,5

129,5

129,7

7,9

9,6

141,6

3,58029

8

FALSO

214,5

129,6

129,2

7,2

10,7

141,7

8,620212

9

FALSO

214,9

129,4

129,7

8,2

11

141,9

6,128928

10

FALSO

215,2

130,4

130,3

9,2

10

140,7

1,225479

11

FALSO

215,3

130,4

130,3

7,9

11,7

141,8

0,442973

12

FALSO

215,1

129,5

129,6

7,7

10,5

142,2

9,165131

13

FALSO

215,2

130,8

129,6

7,9

10,8

141,4

3,034573

14

FALSO

214,7

129,7

129,7

7,7

10,9

141,7

4,929624

15

FALSO

215,1

129,9

129,7

7,7

10,8

141,8

3,996129

16

FALSO

214,5

129,8

129,8

9,3

8,5

141,6

5,107183

17

FALSO

214,6

129,9

130,1

8,2

9,8

141,7

3,666467

18

FALSO

215

129,9

129,7

9

9

141,9

4,605725

19

FALSO

215,2

129,6

129,6

7,4

11,5

141,5

6,26076

20

FALSO

214,7

130,2

129,9

8,6

10

141,9

6,538608

21

FALSO

215

129,9

129,3

8,4

10

141,4

0,450759

22

FALSO

215,6

130,5

130

8,1

10,3

141,6

3,106727

23

FALSO

215,3

130,6

130

8,4

10,8

141,5

2,091035

24

FALSO

215,7

130,2

130

8,7

10

141,6

0,093906

25

FALSO

215,1

129,7

129,9

7,4

10,8

141,1

7,069552

26

FALSO

215,3

130,4

130,4

8

11

142,3

6,143458

27

FALSO

215,5

130,2

130,1

8,9

9,8

142,4

2,899919

28

FALSO

215,1

130,3

130,3

9,8

9,5

141,9

3,056647

29

FALSO

215,1

130

130

7,4

10,5

141,8

7,640232

30

FALSO

214,8

129,7

129,3

8,3

9

142

0,911595

31

FALSO

215,2

130,1

129,8

7,9

10,7

141,8

9,286659

32

FALSO

214,8

129,7

129,7

8,6

9,1

142,3

1,654785

33

FALSO

215

130

129,6

7,7

10,5

140,7

9,087692

34

FALSO

215,6

130,4

130,1

8,4

10,3

141

3,066002

35

FALSO

215,9

130,4

130

8,9

10,6

141,4

9,669812

36

FALSO

214,6

130,2

130,2

9,4

9,7

141,8

7,152279

37

FALSO

215,5

130,3

130

8,4

9,7

141,8

5,814042

38

FALSO

215,3

129,9

129,4

7,9

10

142

8,451992

39

FALSO

215,3

130,3

130,1

8,5

9,3

142,1

8,270316

40

FALSO

213,9

130,3

129

8,1

9,7

141,3

2,374091

41

FALSO

214,4

129,8

129,2

8,9

9,4

142,3

7,882688

42

FALSO

214,8

130,1

129,6

8,8

9,9

140,9

8,628963

43

FALSO

214,9

129,6

129,4

9,3

9

141,7

6,522981

44

FALSO

214,9

130,4

129,7

9

9,8

140,9

6,203108

45

FALSO

214,8

129,4

129,1

8,2

10,2

141

6,605354

46

FALSO

214,3

129,5

129,4

8,3

10,2

141,8

4,43922

47

FALSO

214,8

129,9

129,7

8,3

10,2

141,5

1,899184

48

FALSO

214,8

129,9

129,7

7,3

10,9

142

8,704295

49

FALSO

214,6

129,7

129,8

7,9

10,3

141,1

2,990982

50

FALSO

214,5

129

129,6

7,8

9,8

142

0,571166

51

FALSO

214,6

129,8

129,4

7,2

10

141,3

6,407039

52

FALSO

215,3

130,6

130

9,5

9,7

141,1

0,235993

53

FALSO

214,5

130,1

130

7,8

10,9

140,9

3,450459

54

FALSO

215,4

130,2

130,2

7,6

10,9

141,6

1,381513

55

FALSO

214,5

129,4

129,5

7,9

10

141,4

1,621623

56

FALSO

215,2

129,7

129,4

9,2

9,4

142

7,640185

57

FALSO

215,7

130

129,4

9,2

10,4

141,2

1,496712

58

FALSO

215

129,6

129,4

8,8

9

141,1

5,754074

59

FALSO

215,1

130,1

129,9

7,9

11

141,3

0,169488

60

FALSO

215,1

130

129,8

8,2

10,3

141,4

4,48128

61

FALSO

215,1

129,6

129,3

8,3

9,9

141,6

0,338244

62

FALSO

215,3

129,7

129,4

7,5

10,5

141,5

6,148626

63

FALSO

215,4

129,8

129,4

8

10,6

141,5

3,799348

64

FALSO

214,5

130

129,5

8

10,8

141,4

6,141745

65

FALSO

215

130

129,8

8,6

10,6

141,5

5,479944

66

FALSO

215,2

130,6

130

8,8

10,6

140,8

3,914293

67

FALSO

214,6

129,5

129,2

7,7

10,3

141,3

0,979716

68

FALSO

214,8

129,7

129,3

9,1

9,5

141,5

0,416134

69

FALSO

215,1

129,6

129,8

8,6

9,8

141,8

4,493104

70

FALSO

214,9

130,2

130,2

8

11,2

139,6

8,433149

71

FALSO

213,8

129,8

129,5

8,4

11,1

140,9

3,194225

72

FALSO

215,2

129,9

129,5

8,2

10,3

141,4

7,989399

73

FALSO

215

129,6

130,2

8,7

10

141,2

9,189951

74

FALSO

214,4

129,9

129,6

7,5

10,5

141,8

8,151371

75

FALSO

215,2

129,9

129,7

7,2

10,6

142,1

1,175441

76

FALSO

214,1

129,6

129,3

7,6

10,7

141,7

9,425796

77

FALSO

214,9

129,9

130,1

8,8

10

141,2

0,608648

78

FALSO

214,6

129,8

129,4

7,4

10,6

141

8,879565

79

FALSO

215,2

130,5

129,8

7,9

10,9

140,9

3,996958

80

FALSO

214,6

129,9

129,4

7,9

10

141,8

2,213717

81

FALSO

215,1

129,7

129,7

8,6

10,3

140,6

8,99883

82

FALSO

214,9

129,8

129,6

7,5

10,3

141

7,949556

83

FALSO

215,2

129,7

129,1

9

9,7

141,9

4,350476

84

FALSO

215,2

130,1

129,9

7,9

10,8

141,3

6,683159

85

FALSO

215,4

130,7

130,2

9

11,1

141,2

5,799778

86

FALSO

215,1

129,9

129,6

8,9

10,2

141,5

4,722314

87

FALSO

215,2

129,9

129,7

8,7

9,5

141,6

8,674677

88

FALSO

215

129,6

129,2

8,4

10,2

142,1

9,273823

89

FALSO

214,9

130,3

129,9

7,4

11,2

141,5

5,012061

90

FALSO

215

129,9

129,7

8

10,5

142

5,42594

91

FALSO

214,7

129,7

129,3

8,6

9,6

141,6

8,5421

92

FALSO

215,4

130

129,9

8,5

9,7

141,4

4,943298

93

FALSO

214,9

129,4

129,5

8,2

9,9

141,5

8,712418

94

FALSO

214,5

129,5

129,3

7,4

10,7

141,5

4,579332

95

FALSO

214,7

129,6

129,5

8,3

10

142

7,852574

96

FALSO

215,6

129,9

129,9

9

9,5

141,7

7,481017

97

FALSO

215

130,4

130,3

9,1

10,2

141,1

1,91562

98

FALSO

214,4

129,7

129,5

8

10,3

141,2

1,603

99

FALSO

215,1

130

129,8

9,1

10,2

141,5

4,368422

100

FALSO

214,7

130

129,4

7,8

10

141,2

9,289701

101

VERDAD

214,4

130,1

130,3

9,7

11,7

139,8

2,529576

102

VERDAD

214,9

130,5

130,2

11

11,5

139,5

5,231355

103

VERDAD

214,9

130,3

130,1

8,7

11,7

140,2

1,099865

104

VERDAD

215

130,4

130,6

9,9

10,9

140,3

9,704009

105

VERDAD

214,7

130,2

130,3

11,8

10,9

139,7

2,097141

106

VERDAD

215

130,2

130,2

10,6

10,7

139,9

4,749958

107

VERDAD

215,3

130,3

130,1

9,3

12,1

140,2

6,332

108

VERDAD

214,8

130,1

130,4

9,8

11,5

139,9

8,013084

109

VERDAD

215

130,2

129,9

10

11,9

139,4

7,333819

110

VERDAD

215,2

130,6

130,8

10,4

11,2

140,3

7,465903

111

VERDAD

215,2

130,4

130,3

8

11,5

139,2

1,776527

112

VERDAD

215,1

130,5

130,3

10,6

11,5

140,1

1,927405

113

VERDAD

215,4

130,7

131,1

9,7

11,8

140,6

2,87569

114

VERDAD

214,9

130,4

129,9

11,4

11

139,9

4,18792

115

VERDAD

215,1

130,3

130

10,6

10,8

139,7

1,133199

116

VERDAD

215,5

130,4

130

8,2

11,2

139,2

4,949746

117

VERDAD

214,7

130,6

130,1

11,8

10,5

139,8

2,076851

118

VERDAD

214,7

130,4

130,1

12,1

10,4

139,9

4,341875

119

VERDAD

214,8

130,5

130,2

11

11

140

6,873291

120

VERDAD

214,4

130,2

129,9

10,1

12

139,2

7,361863

121

VERDAD

214,8

130,3

130,4

10,1

12,1

139,6

6,160784

122

VERDAD

215,1

130,6

130,3

12,3

10,2

139,6

0,820162

123

VERDAD

215,3

130,8

131,1

11,6

10,6

140,2

8,199925

124

VERDAD

215,1

130,7

130,4

10,5

11,2

139,7

8,767972

125

VERDAD

214,7

130,5

130,5

9,9

10,3

140,1

4,518555

126

VERDAD

214,9

130

130,3

10,2

11,4

139,6

1,264342

127

VERDAD

215

130,4

130,4

9,4

11,6

140,2

8,712286

128

VERDAD

215,5

130,7

130,3

10,2

11,8

140

3,805659

129

VERDAD

215,1

130,2

130,2

10,1

11,3

140,3

1,132005

130

VERDAD

214,5

130,2

130,6

9,8

12,1

139,9

7,05902

131

VERDAD

214,3

130,2

130

10,7

10,5

139,8

0,147254

132

VERDAD

214,5

130,2

129,8

12,3

11,2

139,2

5,340653

133

VERDAD

214,9

130,5

130,2

10,6

11,5

139,9

1,035768

134

VERDAD

214,6

130,2

130,4

10,5

11,8

139,7

4,329426

135

VERDAD

214,2

130

130,2

11

11,2

139,5

7,190976

136

VERDAD

214,8

130,1

130,1

11,9

11,1

139,5

7,86245

137

VERDAD

214,6

129,8

130,2

10,7

11,1

139,4

6,169232

138

VERDAD

214,9

130,7

130,3

9,3

11,2

138,3

2,104685

139

VERDAD

214,6

130,4

130,4

11,3

10,8

139,8

1,850182

140

VERDAD

214,5

130,5

130,2

11,8

10,2

139,6

5,755739

141

VERDAD

214,8

130,2

130,3

10

11,9

139,3

0,750656

142

VERDAD

214,7

130

129,4

10,2

11

139,2

2,389343

143

VERDAD

214,6

130,2

130,4

11,2

10,7

139,9

6,203088

144

VERDAD

215

130,5

130,4

10,6

11,1

139,9

8,330734

145

VERDAD

214,5

129,8

129,8

11,4

10

139,3

8,650829

146

VERDAD

214,9

130,6

130,4

11,9

10,5

139,8

1,40345

147

VERDAD

215

130,5

130,4

11,4

10,7

139,9

7,332753

148

VERDAD

215,3

130,6

130,3

9,3

11,3

138,1

2,913333

149

VERDAD

214,7

130,2

130,1

10,7

11

139,4

4,863921

150

VERDAD

214,9

129,9

130

9,9

12,3

139,4

4,211332

151

VERDAD

214,9

130,3

129,9

11,9

10,6

139,8

0,956579

152

VERDAD

214,6

129,9

129,7

11,9

10,1

139

1,418857

153

VERDAD

214,6

129,7

129,3

10,4

11

139,3

6,479153

154

VERDAD

214,5

130,1

130,1

12,1

10,3

139,4

9,565215

155

VERDAD

214,5

130,3

130

11

11,5

139,5

8,19004

156

VERDAD

215,1

130

130,3

11,6

10,5

139,7

3,340708

157

VERDAD

214,2

129,7

129,6

10,3

11,4

139,5

4,539931

158

VERDAD

214,4

130,1

130

11,3

10,7

139,2

0,907883

159

VERDAD

214,8

130,4

130,6

12,5

10

139,3

5,111025

160

VERDAD

214,6

130,6

130,1

8,1

12,1

137,9

7,33093

161

VERDAD

215,6

130,1

129,7

7,4

12,2

138,4

5,010356

162

VERDAD

214,9

130,5

130,1

9,9

10,2

138,1

5,802157

163

VERDAD

214,6

130,1

130

11,5

10,6

139,5

1,915

164

VERDAD

214,7

130,1

130,2

11,6

10,9

139,1

4,298098

165

VERDAD

214,3

130,3

130

11,4

10,5

139,8

1,175106

166

VERDAD

215,1

130,3

130,6

10,3

12

139,7

8,925967

167

VERDAD

216,3

130,7

130,4

10

10,1

138,8

6,511685

168

VERDAD

215,6

130,4

130,1

9,6

11,2

138,6

5,318178

169

VERDAD

214,8

129,9

129,8

9,6

12

139,6

7,626296

170

VERDAD

214,9

130

129,9

11,4

10,9

139,7

9,92289

171

VERDAD

213,9

130,7

130,5

8,7

11,5

137,8

8,070468

172

VERDAD

214,2

130,6

130,4

12

10,2

139,6

3,852542

173

VERDAD

214,8

130,5

130,3

11,8

10,5

139,4

2,069325

174

VERDAD

214,8

129,6

130

10,4

11,6

139,2

0,986407

175

VERDAD

214,8

130,1

130

11,4

10,5

139,6

5,908994

176

VERDAD

214,9

130,4

130,2

11,9

10,7

139

7,349364

177

VERDAD

214,3

130,1

130,1

11,6

10,5

139,7

0,511428

178

VERDAD

214,5

130,4

130

9,9

12

139,6

5,119145

179

VERDAD

214,8

130,5

130,3

10,2

12,1

139,1

3,432399

180

VERDAD

214,5

130,2

130,4

8,2

11,8

137,8

8,753596

181

VERDAD

215

130,4

130,1

11,4

10,7

139,1

1,992127

182

VERDAD

214,8

130,6

130,6

8

11,4

138,7

9,226528

183

VERDAD

215

130,5

130,1

11

11,4

139,3

7,312417

184

VERDAD

214,6

130,5

130,4

10,1

11,4

139,3

6,073818

185

VERDAD

214,7

130,2

130,1

10,7

11,1

139,5

4,021342

186

VERDAD

214,7

130,4

130

11,5

10,7

139,4

7,331403

187

VERDAD

214,5

130,4

130

8

12,2

138,5

9,405799

188

VERDAD

214,8

130

129,7

11,4

10,6

139,2

7,806663

189

VERDAD

214,8

129,9

130,2

9,6

11,9

139,4

8,270527

190

VERDAD

214,6

130,3

130,2

12,7

9,1

139,2

6,934555

191

VERDAD

215,1

130,2

129,8

10,2

12

139,4

7,897621

192

VERDAD

215,4

130,5

130,6

8,8

11

138,6

1,874828

193

VERDAD

214,7

130,3

130,2

10,8

11,1

139,2

1,775244

194

VERDAD

215

130,5

130,3

9,6

11

138,5

2,938067

195

VERDAD

214,9

130,3

130,5

11,6

10,6

139,8

1,023377

196

VERDAD

215

130,4

130,3

9,9

12,1

139,6

0,022059

197

VERDAD

215,1

130,3

129,9

10,3

11,5

139,7

7,854284

198

VERDAD

214,8

130,3

130,4

10,6

11,1

140

3,595969

199

VERDAD

214,7

130,7

130,8

11,2

11,2

139,4

7,97424

200

VERDAD

21?,?

12?,?

12?,?

10,?

11,?

13?,?

0,2??731


Trocar os sinais de interrogação pelos últimos dígitos do seu Numero USP


Exercício 2 - Pratico
Resolva o Exemplo do Exercício 1 no R. DL: 11/5.

Duvidas R Prof. Cristian, e-mail:

clobos@usp.br




Exercício 3 – Pratico

Aplique Machine Learning Supervisionado para Classificação no Exercício 1, utilizando o Weka.

Utilize o exemplo da aula, colocando dígitos de seu número USP ou invente um exemplo próprio (se inventar exemplo próprio envie-o também para gasarrie@usp.br).

Exercício 4 – Pratico

Aplique Regressão Múltipla no R, Regressão Múltipla Robusta em SAS e Machine Learning S. para Predição em Weka, no exemplo da aula, colocando dígitos de seu numero USP. ou invente um exemplo próprio (se inventar exemplo próprio envie-o também para gasarrie@usp.br).

Também rode o exemplo no Excel.

 

Banco de Dados para Desenvolver Algoritmo de MLS para Previsão e Regressão Múltipla (convencional ou robusta)

 

DBO

ICobV

ICArb

Bcont

Dis_Pl

IBD_A

1,604

89

60

11

9

90

0,385

90

61

10

8,9

91

0,216

91

62

9

9,1

92

0,303

90

59

10

8,8

89

1,961

20

12

81

0,2

20

0,782

21

14

79

0,3

22

0,57

22

15

78

0,25

23

2,187

22

12

77

0,2

24

0,764

59

35

41

6

60

0,273

60

32

40

6,5

61

1,883

64

33

38

5,8

63

0,581

62

32

37

5,6

62

0,18

79

50

21

8,2

80

0,???

8?

4?

2?

7,?

7?

2,028

80

48

18

8,2

81

2,431

79

47

21

7,7

78

 Trocar os sinais de interrogação pelos últimos dígitos do seu Número USP







Modelo Arquivo ARFF:



Arquivo para Weka (.arff)


@RELATION biodiv_Animal

@ATTRIBUTE dbo REAL

@ATTRIBUTE  ICob_V REAL

@ATTRIBUTE ICArb REAL

@ATTRIBUTE BCont REAL

@ATTRIBUTE Dist_Pla REAL

@ATTRIBUTE Ibd_A REAL

@DATA

6.416555198,60,99,99,5,90
1.538176272,61,98,99,6,91

...
Saida do Weka

Ibd_A =

      0.3192 * ICob_V +
      0.1462 * ICArb +
     -0.4409 * BCont +
      1.0349 * Dist_Pla +
     48.0187


 Dead Line: 30/5/2022



Exercício 5 – Pratico

Utilize Pivot Table e Cluster Analysis (M. L. Não Supervisionado) no exemplo abaixo ou crie um exemplo. Também rode ANOVA em R e SAS.


Cat.

IMC

Corr

Kcal

AT

20,2

60,7

3200

AT

21,3

54,8

3100

AT

19,3

49,6

2800

AT

21,1

52,3

3300

SEM

22,4

14,9

2600

SEM

21,9

17,8

2700

SEM

23,8

18,6

3200

SEM

24,1

15,1

3300

SE

27,3

2,5

2700

SE

23,4

4,3

2300

SE

25,2

2,3

2600

SE

26,4

2,6

3200

PR

26,2

4,1

2600

PR

24,2

2,1

2700

PR

25,4

1,9

2650

PR

24,?

2,?

27??

Trocar os sinais de interrogação pelos últimos dígitos do seu Numero USP

Dead line: 13/6/2022

 

 










Nenhum comentário:

Postar um comentário