Banco de exercicios - Fora de ordem

 Exercícios 5/11/2024

Exercícios

 

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Exercícios Práticos

Exercício Pratico 1. Aplique data crunching (pivot table), calcule as medias aritméticas, grafique os dados obtidos. Elaborar gráfico tridimensional e bidimensional. Equalizar variáveis. Dead Line: 4/9.

 - Data Crunching - Pivot Table

Categ	IMC	Movim	KCal
ATL	20,?	60,?	32??
ATL	21,3	54,8	3100
ATL	19,3	49,6	2800
ATL	21,1	52,3	3300
SEMI	22,4	14,9	2600
SEMI	21,9	17,8	2700
SEMI	23,8	18,6	3200
SEMI	24,1	15,1	3300
SEDE	27,3	2,5	2700
SEDE	23,4	4,3	2300
SEDE	25,2	2,3	2600
SEDE	26,4	2,6	3200
PROF	26,2	4,1	2600
PROF	24,2	2,1	2700
PROF	25,4	1,9	2650

Obter as Médias por Data Crunching - Pivot Table

Categor	IMC	Movim	Kcal
ATL	20,65	54,4	3114,75
PROF	25,27	2,7	2650
SEDE	25,58	2,925	2700
SEMI	23,05	16,6	2950

Exercício Pratico 2. Rode Cluster Analysis (ML Não Supervisionado para Agrupamentos Multivariados). Trocar os sinais de interrogação pelos últimos dígitos de seu RG. Dead Line: 4/9.

Dados:

    - Categoria: Variável Classificatória

    - IMC: Primeira Variável Preditora - Indice de Massa Corporal

    - Movim: Segunda Variável Preditora - Movimentação caminhando ou correndo por semana (Km)

    - KCal: Quilocalorias consumidas por dia. Terceira Variavel Preditora

Programa SAS - Rodaremos esse programa numa versão gratuita muito poderosa na Nuvem.

 

A linguagem de menor custo de aprendizagem para Ciência de Dados e Inteligência Artificial, também a mais respeitada e valorizada no mercado de trabalho. A mais importante para o tomador de decisão.

 

 

Codificação para rodar IA Indutiva Não Supervisionada para Classificação em Linguagem SAS

data  pessoas;

input cat $ imc corr kcal;

cards;

AT 20.5 54.4 31??

PR 25.3 2.7 2650

SE 25.6 2.9 2700

SEM 23.1 16.6 29??

;

proc cluster data=pessoas outtree = arvore method = average;

var imc corr kcal;

id cat;

run;

PROC TREE DATA = arvore;

RUN;

 

Exercício Pratico 3. Regressão Linear Simples em Excel ou LOffice Calc e SAS (proc reg e robustreg). Dead Line 4/9.

Machine Learning Supervisionado para Predição -  - Introdução: Regressão Linear Simples

 Exemplo: Propaganda - Vendas 

X	Y
30	4??
21	3??
35	520
42	490
37	470
2	210
8	195
17	270
35	400
25	480

3 800     (===> Outlier)

data propag; 

input X Y;

cards;

30 459

21 359

35 520

42 490

37 470

2 210

8 195

17 270

35 400

25 480

3 800

;

proc print;

run;

/* Y: Vendas e X:Propaganda */

proc robustreg;

   model Y = X;

run;

  

Resultados e D.

A analise com proc reg no sas, deu resultado errado, aconteceria mesma coisa no Excel e L.O. Calq. Assim nunca devemos utilizar prog reg ou as analises do Excel o LOCalq.

Com essa análise errada falaríamos para a CEO do Mag. Luiza (Dona Luiza) que a propaganda não está funcionando.

Agora analisando os dados com a procedure Robustreg, concluímos que a propaganda influencia a venda com 99,99% de confiança.

 

 

 

Exercício Pratico 4. Regressão Multipla em Excel ou LOffice Calc, SAS (proc reg e robustreg) e Weka. Dead Line 10/9.

Bu_Unit	Sales	Price	Qu_level	Claims	NPS	PV	Satisfac
1	65,98108	97,8022	96,77419	13,58025	98,9011	19	97,82???
2	15,8371	98,9011	98,3871	12,34568	97,8022	29	98,91???
3	8,885232	100	100	11,11111	100	21	100
4	12,46401	98,9011	95,16129	12,34568	96,7033	94	96,73913
5	80,66639	21,97802	19,35484	100	2,197802	34	21,73913
6	32,16783	23,07692	22,58065	97,53086	3,296703	64	23,91304
7	23,44714	24,17582	24,19355	96,2963	2,747253	61	25
8	89,96298	24,17582	19,35484	95,06173	2,197802	25	26,08696
9	31,4274	64,83516	56,45161	50,61728	65,93407	10	65,21739
10	11,22995	65,93407	51,6129	49,38272	71,42857	3	66,30435
11	77,45784	70,32967	53,22581	46,91358	63,73626	56	68,47826
12	23,89963	68,13187	51,6129	45,67901	61,53846	4	67,3913
13	7,40436	86,81319	80,64516	25,92593	90,10989	90	86,95652
14	0,287947	87,91209	79,03226	24,69136	85,71429	48	85,86957
15	83,42246	87,91209	77,41935	22,22222	90,10989	78	88,04348
16	100	86,81319	75,80645	25,92593	84,61538	88	84,78261

Outlier

3

8,885232

100

100

11,11111

100

21

20

Exercício Pratico 5. ANOVA para seleção de variáveis preditoras em SAS, exemplo do dinheiro falso.  Dead Line 15/10.

obs.	Status	length	Left	Rigth	Bottom	Top	Diagonal	Transpar.
1	0	214,8	131	131,1	9	9,7	141,???	8,343???
2	0	214,6	129,7	129,7	8,1	9,5	141,7	9,005343
3	0	214,8	129,7	129,7	8,7	9,6	142,2	4,293085
4	0	214,8	129,7	129,6	7,5	10,4	142	5,281225
5	0	215	129,6	129,7	10,4	7,7	141,8	1,513307
6	0	215,7	130,8	130,5	9	10,1	141,4	5,739582
7	0	215,5	129,5	129,7	7,9	9,6	141,6	3,58029
8	0	214,5	129,6	129,2	7,2	10,7	141,7	8,620212
9	0	214,9	129,4	129,7	8,2	11	141,9	6,128928
10	0	215,2	130,4	130,3	9,2	10	140,7	1,225479
11	0	215,3	130,4	130,3	7,9	11,7	141,8	0,442973
12	0	215,1	129,5	129,6	7,7	10,5	142,2	9,165131
13	0	215,2	130,8	129,6	7,9	10,8	141,4	3,034573
14	0	214,7	129,7	129,7	7,7	10,9	141,7	4,929624
15	0	215,1	129,9	129,7	7,7	10,8	141,8	3,996129
16	0	214,5	129,8	129,8	9,3	8,5	141,6	5,107183
17	0	214,6	129,9	130,1	8,2	9,8	141,7	3,666467
18	0	215	129,9	129,7	9	9	141,9	4,605725
19	0	215,2	129,6	129,6	7,4	11,5	141,5	6,26076
20	0	214,7	130,2	129,9	8,6	10	141,9	6,538608
21	0	215	129,9	129,3	8,4	10	141,4	0,450759
22	0	215,6	130,5	130	8,1	10,3	141,6	3,106727
23	0	215,3	130,6	130	8,4	10,8	141,5	2,091035
24	0	215,7	130,2	130	8,7	10	141,6	0,093906
25	0	215,1	129,7	129,9	7,4	10,8	141,1	7,069552
26	0	215,3	130,4	130,4	8	11	142,3	6,143458
27	0	215,5	130,2	130,1	8,9	9,8	142,4	2,899919
28	0	215,1	130,3	130,3	9,8	9,5	141,9	3,056647
29	0	215,1	130	130	7,4	10,5	141,8	7,640232
30	0	214,8	129,7	129,3	8,3	9	142	0,911595
31	0	215,2	130,1	129,8	7,9	10,7	141,8	9,286659
32	0	214,8	129,7	129,7	8,6	9,1	142,3	1,654785
33	0	215	130	129,6	7,7	10,5	140,7	9,087692
34	0	215,6	130,4	130,1	8,4	10,3	141	3,066002
35	0	215,9	130,4	130	8,9	10,6	141,4	9,669812
36	0	214,6	130,2	130,2	9,4	9,7	141,8	7,152279
37	0	215,5	130,3	130	8,4	9,7	141,8	5,814042
38	0	215,3	129,9	129,4	7,9	10	142	8,451992
39	0	215,3	130,3	130,1	8,5	9,3	142,1	8,270316
40	0	213,9	130,3	129	8,1	9,7	141,3	2,374091
41	0	214,4	129,8	129,2	8,9	9,4	142,3	7,882688
42	0	214,8	130,1	129,6	8,8	9,9	140,9	8,628963
43	0	214,9	129,6	129,4	9,3	9	141,7	6,522981
44	0	214,9	130,4	129,7	9	9,8	140,9	6,203108
45	0	214,8	129,4	129,1	8,2	10,2	141	6,605354
46	0	214,3	129,5	129,4	8,3	10,2	141,8	4,43922
47	0	214,8	129,9	129,7	8,3	10,2	141,5	1,899184
48	0	214,8	129,9	129,7	7,3	10,9	142	8,704295
49	0	214,6	129,7	129,8	7,9	10,3	141,1	2,990982
50	0	214,5	129	129,6	7,8	9,8	142	0,571166
51	0	214,6	129,8	129,4	7,2	10	141,3	6,407039
52	0	215,3	130,6	130	9,5	9,7	141,1	0,235993
53	0	214,5	130,1	130	7,8	10,9	140,9	3,450459
54	0	215,4	130,2	130,2	7,6	10,9	141,6	1,381513
55	0	214,5	129,4	129,5	7,9	10	141,4	1,621623
56	0	215,2	129,7	129,4	9,2	9,4	142	7,640185
57	0	215,7	130	129,4	9,2	10,4	141,2	1,496712
58	0	215	129,6	129,4	8,8	9	141,1	5,754074
59	0	215,1	130,1	129,9	7,9	11	141,3	0,169488
60	0	215,1	130	129,8	8,2	10,3	141,4	4,48128
61	0	215,1	129,6	129,3	8,3	9,9	141,6	0,338244
62	0	215,3	129,7	129,4	7,5	10,5	141,5	6,148626
63	0	215,4	129,8	129,4	8	10,6	141,5	3,799348
64	0	214,5	130	129,5	8	10,8	141,4	6,141745
65	0	215	130	129,8	8,6	10,6	141,5	5,479944
66	0	215,2	130,6	130	8,8	10,6	140,8	3,914293
67	0	214,6	129,5	129,2	7,7	10,3	141,3	0,979716
68	0	214,8	129,7	129,3	9,1	9,5	141,5	0,416134
69	0	215,1	129,6	129,8	8,6	9,8	141,8	4,493104
70	0	214,9	130,2	130,2	8	11,2	139,6	8,433149
71	0	213,8	129,8	129,5	8,4	11,1	140,9	3,194225
72	0	215,2	129,9	129,5	8,2	10,3	141,4	7,989399
73	0	215	129,6	130,2	8,7	10	141,2	9,189951
74	0	214,4	129,9	129,6	7,5	10,5	141,8	8,151371
75	0	215,2	129,9	129,7	7,2	10,6	142,1	1,175441
76	0	214,1	129,6	129,3	7,6	10,7	141,7	9,425796
77	0	214,9	129,9	130,1	8,8	10	141,2	0,608648
78	0	214,6	129,8	129,4	7,4	10,6	141	8,879565
79	0	215,2	130,5	129,8	7,9	10,9	140,9	3,996958
80	0	214,6	129,9	129,4	7,9	10	141,8	2,213717
81	0	215,1	129,7	129,7	8,6	10,3	140,6	8,99883
82	0	214,9	129,8	129,6	7,5	10,3	141	7,949556
83	0	215,2	129,7	129,1	9	9,7	141,9	4,350476
84	0	215,2	130,1	129,9	7,9	10,8	141,3	6,683159
85	0	215,4	130,7	130,2	9	11,1	141,2	5,799778
86	0	215,1	129,9	129,6	8,9	10,2	141,5	4,722314
87	0	215,2	129,9	129,7	8,7	9,5	141,6	8,674677
88	0	215	129,6	129,2	8,4	10,2	142,1	9,273823
89	0	214,9	130,3	129,9	7,4	11,2	141,5	5,012061
90	0	215	129,9	129,7	8	10,5	142	5,42594
91	0	214,7	129,7	129,3	8,6	9,6	141,6	8,5421
92	0	215,4	130	129,9	8,5	9,7	141,4	4,943298
93	0	214,9	129,4	129,5	8,2	9,9	141,5	8,712418
94	0	214,5	129,5	129,3	7,4	10,7	141,5	4,579332
95	0	214,7	129,6	129,5	8,3	10	142	7,852574
96	0	215,6	129,9	129,9	9	9,5	141,7	7,481017
97	0	215	130,4	130,3	9,1	10,2	141,1	1,91562
98	0	214,4	129,7	129,5	8	10,3	141,2	1,603
99	0	215,1	130	129,8	9,1	10,2	141,5	4,368422
100	0	214,7	130	129,4	7,8	10	141,2	9,289701
101	1	214,4	130,1	130,3	9,7	11,7	139,8	2,529576
102	1	214,9	130,5	130,2	11	11,5	139,5	5,231355
103	1	214,9	130,3	130,1	8,7	11,7	140,2	1,099865
104	1	215	130,4	130,6	9,9	10,9	140,3	9,704009
105	1	214,7	130,2	130,3	11,8	10,9	139,7	2,097141
106	1	215	130,2	130,2	10,6	10,7	139,9	4,749958
107	1	215,3	130,3	130,1	9,3	12,1	140,2	6,332
108	1	214,8	130,1	130,4	9,8	11,5	139,9	8,013084
109	1	215	130,2	129,9	10	11,9	139,4	7,333819
110	1	215,2	130,6	130,8	10,4	11,2	140,3	7,465903
111	1	215,2	130,4	130,3	8	11,5	139,2	1,776527
112	1	215,1	130,5	130,3	10,6	11,5	140,1	1,927405
113	1	215,4	130,7	131,1	9,7	11,8	140,6	2,87569
114	1	214,9	130,4	129,9	11,4	11	139,9	4,18792
115	1	215,1	130,3	130	10,6	10,8	139,7	1,133199
116	1	215,5	130,4	130	8,2	11,2	139,2	4,949746
117	1	214,7	130,6	130,1	11,8	10,5	139,8	2,076851
118	1	214,7	130,4	130,1	12,1	10,4	139,9	4,341875
119	1	214,8	130,5	130,2	11	11	140	6,873291
120	1	214,4	130,2	129,9	10,1	12	139,2	7,361863
121	1	214,8	130,3	130,4	10,1	12,1	139,6	6,160784
122	1	215,1	130,6	130,3	12,3	10,2	139,6	0,820162
123	1	215,3	130,8	131,1	11,6	10,6	140,2	8,199925
124	1	215,1	130,7	130,4	10,5	11,2	139,7	8,767972
125	1	214,7	130,5	130,5	9,9	10,3	140,1	4,518555
126	1	214,9	130	130,3	10,2	11,4	139,6	1,264342
127	1	215	130,4	130,4	9,4	11,6	140,2	8,712286
128	1	215,5	130,7	130,3	10,2	11,8	140	3,805659
129	1	215,1	130,2	130,2	10,1	11,3	140,3	1,132005
130	1	214,5	130,2	130,6	9,8	12,1	139,9	7,05902
131	1	214,3	130,2	130	10,7	10,5	139,8	0,147254
132	1	214,5	130,2	129,8	12,3	11,2	139,2	5,340653
133	1	214,9	130,5	130,2	10,6	11,5	139,9	1,035768
134	1	214,6	130,2	130,4	10,5	11,8	139,7	4,329426
135	1	214,2	130	130,2	11	11,2	139,5	7,190976
136	1	214,8	130,1	130,1	11,9	11,1	139,5	7,86245
137	1	214,6	129,8	130,2	10,7	11,1	139,4	6,169232
138	1	214,9	130,7	130,3	9,3	11,2	138,3	2,104685
139	1	214,6	130,4	130,4	11,3	10,8	139,8	1,850182
140	1	214,5	130,5	130,2	11,8	10,2	139,6	5,755739
141	1	214,8	130,2	130,3	10	11,9	139,3	0,750656
142	1	214,7	130	129,4	10,2	11	139,2	2,389343
143	1	214,6	130,2	130,4	11,2	10,7	139,9	6,203088
144	1	215	130,5	130,4	10,6	11,1	139,9	8,330734
145	1	214,5	129,8	129,8	11,4	10	139,3	8,650829
146	1	214,9	130,6	130,4	11,9	10,5	139,8	1,40345
147	1	215	130,5	130,4	11,4	10,7	139,9	7,332753
148	1	215,3	130,6	130,3	9,3	11,3	138,1	2,913333
149	1	214,7	130,2	130,1	10,7	11	139,4	4,863921
150	1	214,9	129,9	130	9,9	12,3	139,4	4,211332
151	1	214,9	130,3	129,9	11,9	10,6	139,8	0,956579
152	1	214,6	129,9	129,7	11,9	10,1	139	1,418857
153	1	214,6	129,7	129,3	10,4	11	139,3	6,479153
154	1	214,5	130,1	130,1	12,1	10,3	139,4	9,565215
155	1	214,5	130,3	130	11	11,5	139,5	8,19004
156	1	215,1	130	130,3	11,6	10,5	139,7	3,340708
157	1	214,2	129,7	129,6	10,3	11,4	139,5	4,539931
158	1	214,4	130,1	130	11,3	10,7	139,2	0,907883
159	1	214,8	130,4	130,6	12,5	10	139,3	5,111025
160	1	214,6	130,6	130,1	8,1	12,1	137,9	7,33093
161	1	215,6	130,1	129,7	7,4	12,2	138,4	5,010356
162	1	214,9	130,5	130,1	9,9	10,2	138,1	5,802157
163	1	214,6	130,1	130	11,5	10,6	139,5	1,915
164	1	214,7	130,1	130,2	11,6	10,9	139,1	4,298098
165	1	214,3	130,3	130	11,4	10,5	139,8	1,175106
166	1	215,1	130,3	130,6	10,3	12	139,7	8,925967
167	1	216,3	130,7	130,4	10	10,1	138,8	6,511685
168	1	215,6	130,4	130,1	9,6	11,2	138,6	5,318178
169	1	214,8	129,9	129,8	9,6	12	139,6	7,626296
170	1	214,9	130	129,9	11,4	10,9	139,7	9,92289
171	1	213,9	130,7	130,5	8,7	11,5	137,8	8,070468
172	1	214,2	130,6	130,4	12	10,2	139,6	3,852542
173	1	214,8	130,5	130,3	11,8	10,5	139,4	2,069325
174	1	214,8	129,6	130	10,4	11,6	139,2	0,986407
175	1	214,8	130,1	130	11,4	10,5	139,6	5,908994
176	1	214,9	130,4	130,2	11,9	10,7	139	7,349364
177	1	214,3	130,1	130,1	11,6	10,5	139,7	0,511428
178	1	214,5	130,4	130	9,9	12	139,6	5,119145
179	1	214,8	130,5	130,3	10,2	12,1	139,1	3,432399
180	1	214,5	130,2	130,4	8,2	11,8	137,8	8,753596
181	1	215	130,4	130,1	11,4	10,7	139,1	1,992127
182	1	214,8	130,6	130,6	8	11,4	138,7	9,226528
183	1	215	130,5	130,1	11	11,4	139,3	7,312417
184	1	214,6	130,5	130,4	10,1	11,4	139,3	6,073818
185	1	214,7	130,2	130,1	10,7	11,1	139,5	4,021342
186	1	214,7	130,4	130	11,5	10,7	139,4	7,331403
187	1	214,5	130,4	130	8	12,2	138,5	9,405799
188	1	214,8	130	129,7	11,4	10,6	139,2	7,806663
189	1	214,8	129,9	130,2	9,6	11,9	139,4	8,270527
190	1	214,6	130,3	130,2	12,7	9,1	139,2	6,934555
191	1	215,1	130,2	129,8	10,2	12	139,4	7,897621
192	1	215,4	130,5	130,6	8,8	11	138,6	1,874828
193	1	214,7	130,3	130,2	10,8	11,1	139,2	1,775244
194	1	215	130,5	130,3	9,6	11	138,5	2,938067
195	1	214,9	130,3	130,5	11,6	10,6	139,8	1,023377
196	1	215	130,4	130,3	9,9	12,1	139,6	0,022059
197	1	215,1	130,3	129,9	10,3	11,5	139,7	7,854284
198	1	214,8	130,3	130,4	10,6	11,1	140	3,595969
199	1	214,7	130,7	130,8	11,2	11,2	139,4	7,97424
200	1	214,3	129,9	129,9	10,2	11,5	139,6	0,224731

 Resolver em SAS

Seminários

Escolha um assunto sobre os exercícios teóricos e práticos e elabore um seminário com 14 slides.

Idiomas: português, inglês ou espanhol.

Dead Line: 22/10/2024

 

 

 

 

Exercícios 5/11/2024

Exercícios

 

Enviar por Favor para o E-mail da Disciplina:

economia.usp10@gmail.com

 

Coloque seu nome, se é exercício teorico ou pratico e o número do exercício

Exercícios Teóricos

- Exercício Teórico 1 – Elabore 7 slides sobre os assuntos

 abordados nesta primeira aula. Ver postagem de Slides.

Qualquer coisa que tenha te interessado. 

Assuntos

- I Artificial

- C de Dados

- Robótica

- Machine learning

- S Toyota de Gestão 4.0 = Sistema Porsche

- Rede Neural

Dead Line: 19/8/2024

- Exercício Teórico 2 – Elabore 7 slides sobre o Sistema Toyota de Gestão 4.0, Sistema Porsche de Gestão ou TQM 4.0. Dead Line: 10/9.

- Exercício Teórico 3 – Elabore 7 slides sobre Sociedade e Gestão 5.0. 17/9.

Exercício Teórico 4 – Elabore 7 slides sobre ISO 9001 4.0. 24/9.

Exercício Teórico 5 – Elabore 7 slides sobre Lean Startup. 1/10.

Exercício Teórico 6 – Elabore 7 slides sobre aplicações da IA na Economia e Gestão de Negócios. 8/10.

Exercício Teórico 7 – Elabore 7 slides sobre a função do economista na gestão estrategica de uma empresa (organização). DL: 8/10.

Exercício Teórico 7 – Elabore 7 slides sobre qualidade e vida e motivação no trabalho. DL: 15/10.

Exercícios Práticos

Exercício Pratico 1. Aplique data crunching (pivot table), calcule as medias aritméticas, grafique os dados obtidos. Elaborar gráfico tridimensional e bidimensional. Equalizar variáveis. Dead Line: 4/9.

 - Data Crunching - Pivot Table

Categ	IMC	Movim	KCal
ATL	20,?	60,?	32??
ATL	21,3	54,8	3100
ATL	19,3	49,6	2800
ATL	21,1	52,3	3300
SEMI	22,4	14,9	2600
SEMI	21,9	17,8	2700
SEMI	23,8	18,6	3200
SEMI	24,1	15,1	3300
SEDE	27,3	2,5	2700
SEDE	23,4	4,3	2300
SEDE	25,2	2,3	2600
SEDE	26,4	2,6	3200
PROF	26,2	4,1	2600
PROF	24,2	2,1	2700
PROF	25,4	1,9	2650

Obter as Médias por Data Crunching - Pivot Table

Categor	IMC	Movim	Kcal
ATL	20,65	54,4	3114,75
PROF	25,27	2,7	2650
SEDE	25,58	2,925	2700
SEMI	23,05	16,6	2950

Exercício Pratico 2. Rode Cluster Analysis (ML Não Supervisionado para Agrupamentos Multivariados). Trocar os sinais de interrogação pelos últimos dígitos de seu RG. Dead Line: 4/9.

Dados:

    - Categoria: Variável Classificatória

    - IMC: Primeira Variável Preditora - Indice de Massa Corporal

    - Movim: Segunda Variável Preditora - Movimentação caminhando ou correndo por semana (Km)

    - KCal: Quilocalorias consumidas por dia. Terceira Variavel Preditora

Programa SAS - Rodaremos esse programa numa versão gratuita muito poderosa na Nuvem.

 

A linguagem de menor custo de aprendizagem para Ciência de Dados e Inteligência Artificial, também a mais respeitada e valorizada no mercado de trabalho. A mais importante para o tomador de decisão.

 

 

Codificação para rodar IA Indutiva Não Supervisionada para Classificação em Linguagem SAS

data  pessoas;

input cat $ imc corr kcal;

cards;

AT 20.5 54.4 31??

PR 25.3 2.7 2650

SE 25.6 2.9 2700

SEM 23.1 16.6 29??

;

proc cluster data=pessoas outtree = arvore method = average;

var imc corr kcal;

id cat;

run;

PROC TREE DATA = arvore;

RUN;

 

Exercício Pratico 3. Regressão Linear Simples em Excel ou LOffice Calc e SAS (proc reg e robustreg). Dead Line 4/9.

Machine Learning Supervisionado para Predição -  - Introdução: Regressão Linear Simples

 Exemplo: Propaganda - Vendas 

X	Y
30	4??
21	3??
35	520
42	490
37	470
2	210
8	195
17	270
35	400
25	480

3 800     (===> Outlier)

data propag; 

input X Y;

cards;

30 459

21 359

35 520

42 490

37 470

2 210

8 195

17 270

35 400

25 480

3 800

;

proc print;

run;

/* Y: Vendas e X:Propaganda */

proc robustreg;

   model Y = X;

run;

  

Resultados e D.

A analise com proc reg no sas, deu resultado errado, aconteceria mesma coisa no Excel e L.O. Calq. Assim nunca devemos utilizar prog reg ou as analises do Excel o LOCalq.

Com essa análise errada falaríamos para a CEO do Mag. Luiza (Dona Luiza) que a propaganda não está funcionando.

Agora analisando os dados com a procedure Robustreg, concluímos que a propaganda influencia a venda com 99,99% de confiança.

 

 

 

Exercício Pratico 4. Regressão Multipla em Excel ou LOffice Calc, SAS (proc reg e robustreg) e Weka. Dead Line 10/9.

Bu_Unit	Sales	Price	Qu_level	Claims	NPS	PV	Satisfac
1	65,98108	97,8022	96,77419	13,58025	98,9011	19	97,82???
2	15,8371	98,9011	98,3871	12,34568	97,8022	29	98,91???
3	8,885232	100	100	11,11111	100	21	100
4	12,46401	98,9011	95,16129	12,34568	96,7033	94	96,73913
5	80,66639	21,97802	19,35484	100	2,197802	34	21,73913
6	32,16783	23,07692	22,58065	97,53086	3,296703	64	23,91304
7	23,44714	24,17582	24,19355	96,2963	2,747253	61	25
8	89,96298	24,17582	19,35484	95,06173	2,197802	25	26,08696
9	31,4274	64,83516	56,45161	50,61728	65,93407	10	65,21739
10	11,22995	65,93407	51,6129	49,38272	71,42857	3	66,30435
11	77,45784	70,32967	53,22581	46,91358	63,73626	56	68,47826
12	23,89963	68,13187	51,6129	45,67901	61,53846	4	67,3913
13	7,40436	86,81319	80,64516	25,92593	90,10989	90	86,95652
14	0,287947	87,91209	79,03226	24,69136	85,71429	48	85,86957
15	83,42246	87,91209	77,41935	22,22222	90,10989	78	88,04348
16	100	86,81319	75,80645	25,92593	84,61538	88	84,78261

Outlier

3

8,885232

100

100

11,11111

100

21

20

Exercício Pratico 5. ANOVA para seleção de variáveis preditoras em SAS, exemplo do dinheiro falso.  Dead Line 15/10.

obs.	Status	length	Left	Rigth	Bottom	Top	Diagonal	Transpar.
1	0	214,8	131	131,1	9	9,7	141,???	8,343???
2	0	214,6	129,7	129,7	8,1	9,5	141,7	9,005343
3	0	214,8	129,7	129,7	8,7	9,6	142,2	4,293085
4	0	214,8	129,7	129,6	7,5	10,4	142	5,281225
5	0	215	129,6	129,7	10,4	7,7	141,8	1,513307
6	0	215,7	130,8	130,5	9	10,1	141,4	5,739582
7	0	215,5	129,5	129,7	7,9	9,6	141,6	3,58029
8	0	214,5	129,6	129,2	7,2	10,7	141,7	8,620212
9	0	214,9	129,4	129,7	8,2	11	141,9	6,128928
10	0	215,2	130,4	130,3	9,2	10	140,7	1,225479
11	0	215,3	130,4	130,3	7,9	11,7	141,8	0,442973
12	0	215,1	129,5	129,6	7,7	10,5	142,2	9,165131
13	0	215,2	130,8	129,6	7,9	10,8	141,4	3,034573
14	0	214,7	129,7	129,7	7,7	10,9	141,7	4,929624
15	0	215,1	129,9	129,7	7,7	10,8	141,8	3,996129
16	0	214,5	129,8	129,8	9,3	8,5	141,6	5,107183
17	0	214,6	129,9	130,1	8,2	9,8	141,7	3,666467
18	0	215	129,9	129,7	9	9	141,9	4,605725
19	0	215,2	129,6	129,6	7,4	11,5	141,5	6,26076
20	0	214,7	130,2	129,9	8,6	10	141,9	6,538608
21	0	215	129,9	129,3	8,4	10	141,4	0,450759
22	0	215,6	130,5	130	8,1	10,3	141,6	3,106727
23	0	215,3	130,6	130	8,4	10,8	141,5	2,091035
24	0	215,7	130,2	130	8,7	10	141,6	0,093906
25	0	215,1	129,7	129,9	7,4	10,8	141,1	7,069552
26	0	215,3	130,4	130,4	8	11	142,3	6,143458
27	0	215,5	130,2	130,1	8,9	9,8	142,4	2,899919
28	0	215,1	130,3	130,3	9,8	9,5	141,9	3,056647
29	0	215,1	130	130	7,4	10,5	141,8	7,640232
30	0	214,8	129,7	129,3	8,3	9	142	0,911595
31	0	215,2	130,1	129,8	7,9	10,7	141,8	9,286659
32	0	214,8	129,7	129,7	8,6	9,1	142,3	1,654785
33	0	215	130	129,6	7,7	10,5	140,7	9,087692
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35	0	215,9	130,4	130	8,9	10,6	141,4	9,669812
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37	0	215,5	130,3	130	8,4	9,7	141,8	5,814042
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39	0	215,3	130,3	130,1	8,5	9,3	142,1	8,270316
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102	1	214,9	130,5	130,2	11	11,5	139,5	5,231355
103	1	214,9	130,3	130,1	8,7	11,7	140,2	1,099865
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115	1	215,1	130,3	130	10,6	10,8	139,7	1,133199
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117	1	214,7	130,6	130,1	11,8	10,5	139,8	2,076851
118	1	214,7	130,4	130,1	12,1	10,4	139,9	4,341875
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122	1	215,1	130,6	130,3	12,3	10,2	139,6	0,820162
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124	1	215,1	130,7	130,4	10,5	11,2	139,7	8,767972
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129	1	215,1	130,2	130,2	10,1	11,3	140,3	1,132005
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143	1	214,6	130,2	130,4	11,2	10,7	139,9	6,203088
144	1	215	130,5	130,4	10,6	11,1	139,9	8,330734
145	1	214,5	129,8	129,8	11,4	10	139,3	8,650829
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147	1	215	130,5	130,4	11,4	10,7	139,9	7,332753
148	1	215,3	130,6	130,3	9,3	11,3	138,1	2,913333
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150	1	214,9	129,9	130	9,9	12,3	139,4	4,211332
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154	1	214,5	130,1	130,1	12,1	10,3	139,4	9,565215
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156	1	215,1	130	130,3	11,6	10,5	139,7	3,340708
157	1	214,2	129,7	129,6	10,3	11,4	139,5	4,539931
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161	1	215,6	130,1	129,7	7,4	12,2	138,4	5,010356
162	1	214,9	130,5	130,1	9,9	10,2	138,1	5,802157
163	1	214,6	130,1	130	11,5	10,6	139,5	1,915
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165	1	214,3	130,3	130	11,4	10,5	139,8	1,175106
166	1	215,1	130,3	130,6	10,3	12	139,7	8,925967
167	1	216,3	130,7	130,4	10	10,1	138,8	6,511685
168	1	215,6	130,4	130,1	9,6	11,2	138,6	5,318178
169	1	214,8	129,9	129,8	9,6	12	139,6	7,626296
170	1	214,9	130	129,9	11,4	10,9	139,7	9,92289
171	1	213,9	130,7	130,5	8,7	11,5	137,8	8,070468
172	1	214,2	130,6	130,4	12	10,2	139,6	3,852542
173	1	214,8	130,5	130,3	11,8	10,5	139,4	2,069325
174	1	214,8	129,6	130	10,4	11,6	139,2	0,986407
175	1	214,8	130,1	130	11,4	10,5	139,6	5,908994
176	1	214,9	130,4	130,2	11,9	10,7	139	7,349364
177	1	214,3	130,1	130,1	11,6	10,5	139,7	0,511428
178	1	214,5	130,4	130	9,9	12	139,6	5,119145
179	1	214,8	130,5	130,3	10,2	12,1	139,1	3,432399
180	1	214,5	130,2	130,4	8,2	11,8	137,8	8,753596
181	1	215	130,4	130,1	11,4	10,7	139,1	1,992127
182	1	214,8	130,6	130,6	8	11,4	138,7	9,226528
183	1	215	130,5	130,1	11	11,4	139,3	7,312417
184	1	214,6	130,5	130,4	10,1	11,4	139,3	6,073818
185	1	214,7	130,2	130,1	10,7	11,1	139,5	4,021342
186	1	214,7	130,4	130	11,5	10,7	139,4	7,331403
187	1	214,5	130,4	130	8	12,2	138,5	9,405799
188	1	214,8	130	129,7	11,4	10,6	139,2	7,806663
189	1	214,8	129,9	130,2	9,6	11,9	139,4	8,270527
190	1	214,6	130,3	130,2	12,7	9,1	139,2	6,934555
191	1	215,1	130,2	129,8	10,2	12	139,4	7,897621
192	1	215,4	130,5	130,6	8,8	11	138,6	1,874828
193	1	214,7	130,3	130,2	10,8	11,1	139,2	1,775244
194	1	215	130,5	130,3	9,6	11	138,5	2,938067
195	1	214,9	130,3	130,5	11,6	10,6	139,8	1,023377
196	1	215	130,4	130,3	9,9	12,1	139,6	0,022059
197	1	215,1	130,3	129,9	10,3	11,5	139,7	7,854284
198	1	214,8	130,3	130,4	10,6	11,1	140	3,595969
199	1	214,7	130,7	130,8	11,2	11,2	139,4	7,97424
200	1	214,3	129,9	129,9	10,2	11,5	139,6	0,224731

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Dead Line: 22/10/2024