Exercícios Práticos 11/5

 Exercícios Práticos

 

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Coloque seu nome e o número do exercício.

 

Exercícios Práticos 

Exercício 1. Regressão Linear Simples em  SAS (proc reg e robustreg). Dead Line: 23-3-2026

Onde tiver sinais de interrogação colocar os últimos dígitos do seu RG

Machine Learning Supervisionado para Predição - Introdução: Regressão Linear Simples

 Exemplo: Propaganda - Vendas 

 

X:Propaganda	Y:Vendas
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 4??

21 3??

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 / diagnostics;

run;

  

Resultados e D.

A análise 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.

 

Arquivo de resultado e discussão em Power Point (pdf): 

                      Resultados para download

 

 

 Exercício Pratico 2. Regressão Múltipla em Excel ou LOffice Calc, SAS (proc reg e robustreg). Dead Line: 30-3-2026

Onde tiver sinais de interrogação colocar os últimos dígitos do seu RG

Link de YouTube: 

 

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

17

8,885232

100

100

11,11111

100

21

20

 Data Customer;

Input Bu_Unit  Sales  Price Qu_level Claims NPS Satisfac;

Cards;

1 65.98107775 97.8021978 96.77419355 13.58024691 98.9010989 97.82??

2 15.83710407 98.9010989 98.38709677 12.34567901 97.8021978 98.91??

3 8.885232415 100 100 11.11111111 100 100

4 12.46400658 98.9010989 95.16129032 12.34567901 96.7032967 96.73913043

5 80.66639243 21.97802198 19.35483871 100 2.197802198 21.73913043

6 32.16783217 23.07692308 22.58064516 97.5308642 3.296703297 23.91304348

7 23.44714109 24.17582418 24.19354839 96.2962963 2.747252747 25

8 89.9629782 24.17582418 19.35483871 95.0617284 2.197802198 26.08695652

9 31.42739613 64.83516484 56.4516129 50.61728395 65.93406593 65.2173913

10 11.22994652 65.93406593 51.61290323 49.38271605 71.42857143 66.30434783

11 77.45783628 70.32967033 53.22580645 46.91358025 63.73626374 68.47826087

12 23.89962978 68.13186813 51.61290323 45.67901235 61.53846154 67.39130435

13 7.404360346 86.81318681 80.64516129 25.92592593 90.10989011 86.95652174

14 0.287947347 87.91208791 79.03225806 24.69135802 85.71428571 85.86956522

15 83.42245989 87.91208791 77.41935484 22.22222222 90.10989011 88.04347826

16 100 86.81318681 75.80645161 25.92592593 84.61538462 84.7826087

17 65.98108 97.8022 96.77419 13.58025 98.9011 19 15

;

proc print; run;

/* Input Bu_Unit  Sales  Price Qu_level Claims NPS Satisfac;

proc reg;

   model  Satisfac = Sales  Price Qu_level Claims NPS;

Run;

*/

/* Agora Ciencia de Dados Robusta */

proc robustreg;

model Satisfac = Sales  Price Qu_level Claims NPS  / diagnostics;

Run;

 

title "PCA - BIPLOT - IA Indutiva (Machine Learning) Não Supervisionada para Redução de Dimensão";

proc prinqual plots=(MDPref);

   transform identity(Satisfac Sales  Price Qu_level Claims NPS ); 

   ods select MDPrefPlot;

run;

  

Arquivo de resultado e discussão em Power Point (pdf): 

Resultados para download

 

Resultados da IA Indutiva ou Machine Learning Não Supervisionada para Redução de Dimensão

PCA Com Outlier

                            PCA Sem Outlier

Exercício Prático 3 . Inteligência Artificial Indutiva (Machine Learning) Supervisionada para Classificação. Dead Line:6/4/2026.

 Arquivo do Weka para MLS para Clasificação

Arquivo para Download:

Arquivo Franco Swizo

Exercício Prático 4

Utilizar Data Crunching e IA I Não Supervisionada para agrupamentos e distancias multivariadas para perceber as características do município de Piracicaba 

Obs	Cid_reg	IDH	Rend_Cap	Cap_Empr	Teci_Emr	Org_Prod	Ins_Comp
1	Pir_SE	0,785	1,14	0,54	0,695	0,598	0,7616
2	SC_SE	0,805	1,08	0,686	0,653	0,564	0,788
3	SJ_SE	0,797	1,17	0,613	0,73	0,597	0,769
4	MC_SE	0,77	0,65	0,481	0,651	0,549	0,666
5	Ron_CO	0,755	0,84	0,452	0,509	0,567	0,651
6	Ana_CO	0,737	0,79	0,481	0,645	0,562	0,708
7	CG_NE	0,72	0,63	0,458	0,565	0,571	0,59
8	Pet_NE	0,697	0,61	0,419	0,43	0,528	0,57
9	RB_NO	0,727	0,74	0,342	0,47	0,486	0,503
10	BV_NO	0,752	0,79	0,338	0,458	0,502	0,585
11	Mar_SU	0,808	1,2	0,652	0,753	0,611	0,765
12	CS_S_SU	0,75	0,95	0,446	0,715	0,559	0,715

1. Extração Simples

Se você tem o código "PROD-2024" na célula A1 e quer apenas o ano: =DIREITA(A1; 4)

• Resultado: 2024

data cidades;

input Cid_reg $ IDH Rend_Cap Cap_Empr Teci_Emr Org_Prod Ins_Comp;

cards;

Pir_SE 0.785 1.14 0.54 0.695 0.598 0.76159

SC_SE 0.805 1.08 0.686 0.653 0.564 0.788

SJ_SE 0.797 1.17 0.613 0.73 0.597 0.769

MC_SE 0.77 0.65 0.481 0.651 0.549 0.666

Ron_CO 0.755 0.84 0.452 0.509 0.567 0.651

Ana_CO 0.737 0.79 0.481 0.645 0.562 0.708

CG_NE 0.72 0.63 0.458 0.565 0.571 0.59

Pet_NE 0.697 0.61 0.419 0.43 0.528 0.57

RB_Norte 0.727 0.74 0.342 0.47 0.486 0.503

BV_Norte 0.752 0.79 0.338 0.458 0.502 0.585

Mar_S 0.808 1.2 0.652 0.753 0.611 0.765

CS_S 0.75 0.95 0.446 0.715 0.559 0.715

;

proc print;

run;

proc cluster outtree = arvore method = average;

var IDH Rend_Cap Cap_Empr Teci_Emr Org_Prod Ins_Comp;

id Cid_reg;

run;

PROC TREE DATA = arvore;

RUN;

Ex. Prático 5 – IAI Não Supervisionada para Agrupamentos e Distancias Multivariados – Cluster Analysis e IAI Não Supervisionada para Redução de Dimensão e Associação – PCA-Biplot

 

Relatorio em pdf:

Relatório do Ex. Prático 5

 

Programas SAS ( Cluster e PCA )

data cidades;

input Cid_reg $ IDH Rend_Cap Cap_Empr Teci_Emr Org_Prod Ins_Comp;

cards;

Pir_SE 0.785 1.14 0.54 0.695 0.598 0.76159

SC_SE 0.805 1.08 0.686 0.653 0.564 0.788

SJ_SE 0.797 1.17 0.613 0.73 0.597 0.769

MC_SE 0.77 0.65 0.481 0.651 0.549 0.666

Ron_CO 0.755 0.84 0.452 0.509 0.567 0.651

Ana_CO 0.737 0.79 0.481 0.645 0.562 0.708

CG_NE 0.72 0.63 0.458 0.565 0.571 0.59

Pet_NE 0.697 0.61 0.419 0.43 0.528 0.57

RB_Norte 0.727 0.74 0.342 0.47 0.486 0.503

BV_Norte 0.752 0.79 0.338 0.458 0.502 0.585

Mar_S 0.808 1.2 0.652 0.753 0.611 0.765

CS_S 0.75 0.95 0.446 0.715 0.559 0.715

;

proc print;

run;

proc cluster outtree = arvore method = average;

var IDH Rend_Cap Cap_Empr Teci_Emr Org_Prod Ins_Comp;

id Cid_reg;

run;

PROC TREE DATA = arvore;

 

RUN;

/* input Cid_reg $ IDH Rend_Cap Cap_Empr 

         Teci_Emr Org_Prod Ins_Comp; */

Title "PCA - Biplot";

proc prinqual data=cidades plots=(MDPref)

                 /* project onto Prin1 and Prin2 */

              ; /* use COV scaling */

   transform identity(IDH Rend_Cap Cap_Empr Teci_Emr Org_Prod Ins_Comp);  /* identity transform */

   id Cid_reg;

   ods select MDPrefPlot;

run;

 

Ex. Prático 6 – IAI Supervisionada para Classificação – Weka

Redes Neurais, Random Forest, SVM, N Bayes, CART, Logistic. etc.

Arquivo Weka para Download:

Arquivo Dolares

Ex. Prático 7  - Semecionar variaveis preditoras e visulizar outliers (SAS - ANOVA e NPANOVA)

Ali_Ori	Sr	Rb	Cs	Co	Cu	Se	Mn	B	Cr	Br	Na	P	Mg	Zn	Fe
Conv_1	0,1??	81,7	0,186	0,0104	3,122	0,341	0,442	0,583	0,909	10,56	2177	8563	944	171,9	65,8
Conv_1	0,223	90,0	0,291	0,0115	2,919	0,279	0,487	0,716	1,059	7,22	2575	8208	909	303,1	74,0
Conv_1	0,195	90,1	0,222	0,0142	2,887	0,359	0,469	0,592	1,006	15,75	2782	8979	1022	262,7	85,8
Conv_1	0,166	83,8	0,214	0,0255	2,973	0,320	0,551	0,590	0,877	9,91	2304	7807	936	231,6	73,5
Conv_1	0,396	75,0	0,223	0,0183	2,326	0,264	0,402	0,584	0,882	7,24	2069	8239	889	221,2	61,0
Conv_1	0,256	88,9	0,266	0,0098	3,111	0,311	0,464	0,676	0,967	7,60	2513	8457	906	201,5	68,7
Conv_1	0,167	61,9	0,255	0,0099	2,918	0,339	0,485	0,717	0,901	13,88	2805	8471	964	212,1	75,9
Conv_1	0,224	75,4	0,231	0,0080	2,276	0,317	0,348	0,625	0,943	8,32	2558	8260	962	201,7	65,3
Conv_1	0,161	67,7	0,347	0,0178	3,026	0,299	0,569	0,590	1,018	7,15	2404	7997	902	174,6	66,1
Conv_1	0,244	79,1	0,291	0,0140	3,355	0,373	0,430	0,880	1,519	10,21	2530	7868	922	247,0	84,3
Conv_1	0,302	78,2	0,285	0,0175	3,041	0,785	0,478	0,713	1,139	10,07	2845	8156	964	314,7	90,3
Conv_1	0,153	63,6	0,170	0,0145	2,695	0,349	0,391	0,554	0,950	12,44	2072	8695	963	201,9	54,9
Conv_1	0,197	87,3	0,271	0,0139	2,947	0,594	0,471	0,654	0,906	14,88	2646	8647	956	253,0	85,1
Conv_1	0,270	91,1	0,253	0,0145	3,181	0,361	0,511	0,612	0,839	10,50	2961	7925	957	303,6	82,7
Conv_1	0,168	85,3	0,239	0,0158	2,647	0,272	0,615	0,715	0,940	6,64	1959	7404	884	206,2	56,5
Conv_1	0,188	96,4	0,275	0,0189	2,330	0,325	0,459	0,618	0,790	12,84	2999	10355	1172	224,6	71,3
Conv_1	0,199	77,7	0,233	0,0141	3,011	0,502	0,519	0,754	1,068	11,61	2068	9147	1068	258,2	77,8
Conv_1	0,224	89,9	0,252	0,0164	3,792	0,421	0,538	0,653	0,978	8,52	2579	8371	978	346,1	89,5
Conv_1	0,207	84,5	0,196	0,0448	2,906	0,307	0,541	0,547	0,991	17,75	2880	8559	935	257,0	78,4
Conv_1	0,258	78,1	0,221	0,0174	3,040	0,283	0,433	0,545	0,805	10,85	3380	8414	955	269,2	94,6
Conv_1	0,199	81,2	0,285	0,0108	2,475	0,355	0,478	0,861	1,123	9,00	2733	9429	1077	200,9	69,3
Conv_1	0,244	71,2	0,240	0,0128	2,854	0,342	0,532	0,690	1,051	14,93	3344	8726	949	251,0	78,2
Conv_1	0,178	67,6	0,155	0,0137	2,327	0,318	0,459	0,545	0,965	8,13	1703	7270	887	161,5	51,7
Conv_1	0,199	81,8	0,222	0,0126	3,051	0,319	0,393	0,622	0,892	8,30	2180	8117	888	232,9	78,7
Conv_1	0,196	91,2	0,325	0,0135	3,063	0,755	0,490	0,730	1,019	7,42	2315	8327	1010	385,4	61,3
Conv_2	0,146	66,8	0,369	0,0127	2,619	0,137	0,410	0,712	0,822	7,91	2461	7776	886	535,7	78,9
Conv_2	0,267	65,2	0,238	0,0268	3,485	0,226	0,636	0,599	0,817	8,74	2415	8112	924	251,5	109,7
Conv_2	0,177	53,0	0,400	0,0399	2,451	0,213	0,481	0,755	0,880	14,52	3996	7894	898	265,5	75,9
Conv_2	0,159	58,7	0,330	0,0122	2,881	0,217	0,552	0,582	0,901	13,05	2706	8524	963	248,4	71,6
Conv_2	0,172	58,4	0,266	0,0270	2,210	0,310	0,413	0,641	0,955	8,16	2262	8045	922	161,2	66,2
Conv_2	0,115	65,9	0,457	0,0156	1,557	0,277	0,395	0,593	0,828	9,89	2975	9644	1051	188,3	78,1
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