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No contexto da modelagem de dados e, principalmente, no que tange à Modelagem Entidade-Relacionamento (MER), existem alguns elementos, tais como entidades, atributos, chaves, relacionamentos e cardinalidades que compõem o diagrama desse modelo. Dessa forma, por exemplo, o atributo é entendido como uma propriedade que descreve uma entidade, podendo ser nome, endereço, salário, entre outros valores. Entretanto, atributos também possuem subcategorias que variam conforme os dados considerados para entidade ou o contexto dessa entidade.



Nesse contexto, assinale a alternativa que corresponde a um atributo composto.



a.
Nome, sexo e data de nascimento podem ser considerados atributos compostos.

b.
Rua, número, complemento, bairro, CEP e cidade podem ser considerados atributos compostos.

c.
CPF, CNPJ, ID de fornecedor, entre outros dados determinantes são atributos compostos.

d.
Telefones são dados compostos, pois podem ter mais de um.

e.
E-mails são dados compostos, visto que indicam possibilidades de contato.
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Assinale a opção que apresenta a descrição da ação no plano da transformação linear dada pela matriz: open square brackets table row 1 0 row 0 cell negative 1 end cell end table close square brackets a. Mantém a direção e comprimento de todos os vetores do Plano. b. Inverte o sentido de todos os vetores no Plano. c. Reflete todos os vetores do plano pelo eixo x d. Reflete todos os vetores do plano pelo eixo y. e. Dobra o comprimento de todos os vetores do Plano.
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Assinale a opção que apresenta a equação da reta que é um subespaço vetorial do straight real numbers cubed a. open curly brackets table attributes columnalign left end attributes row cell x equals 7 end cell row cell y equals negative 2 t end cell row cell z equals 3 t end cell end table close b. open curly brackets table attributes columnalign left end attributes row cell x equals 2 end cell row cell y equals 6 end cell row cell z equals t end cell end table close c. open curly brackets table attributes columnalign left end attributes row cell x equals t end cell row cell y equals negative 2 t end cell row cell z equals 3 t end cell end table close d. open curly brackets table attributes columnalign left end attributes row cell x equals 2 plus t end cell row cell y equals 1 minus 2 t end cell row cell z equals 4 plus t end cell end table close e. open curly brackets table attributes columnalign left end attributes row cell x equals 1 minus t end cell row cell y equals 1 minus 2 t end cell row cell z equals 1 plus 5 t end cell end table close
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Assinale a opção que apresenta a matriz da Transformação Linear que gira todos os vetores no plano por 30° no sentido anti-horário a. open square brackets table row cell cos 30 degree end cell cell negative s e n 30 degree end cell row cell s e n 30 degree end cell cell cos 30 degree end cell end table close square brackets b. open square brackets table row cell cos 30 degree end cell cell negative cos 30 degree end cell row cell s e n 30 degree end cell cell negative s e n 30 degree end cell end table close square brackets c. open square brackets table row cell cos 30 degree end cell cell s e n 30 degree end cell row cell negative s e n 30 degree end cell cell cos 30 degree end cell end table close square brackets d. open square brackets table row cell cos 30 degree end cell cell cos 30 degree end cell row cell s e n 30 degree end cell cell s e n 30 degree end cell end table close square brackets e. open square brackets table row cell cos 30 degree end cell cell s e n 30 degree end cell row cell negative s e n 30 degree end cell cell negative cos 30 degree end cell end table close square brackets
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Seja A equals open square brackets table row 1 3 row 1 1 end table close square brackets a matriz relacionada a Transformação Linear no Plano T. Assinale a opção que apresenta a área da imagem sob T do quadrado unitário a. Área da imagem do quadrado unitário sob a Transformação Linear T=-2 b. Área da imagem do quadrado unitário sob a Transformação Linear T=3 c. Área da imagem do quadrado unitário sob a Transformação Linear T=2 d. Área da imagem do quadrado unitário sob a Transformação Linear T=square root of 2 e. Área da imagem do quadrado unitário sob a Transformação Linear T=1
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Seja A equals open square brackets table row 2 cell negative 1 end cell row 1 0 end table close square brackets é a matriz da Transformação Linear S, e B equals open square brackets table row 1 0 row 2 1 end table close square brackets é a matriz da Transformação Linear T. Assinale a opção que apresenta a Matriz que representa a composição S ring operator T: a. open square brackets table row 1 0 row 2 1 end table close square brackets b. open square brackets table row 2 cell negative 1 end cell row 1 0 end table close square brackets c. open square brackets table row 0 cell negative 1 end cell row 1 0 end table close square brackets d. open square brackets table row 2 cell negative 1 end cell row 1 2 end table close square brackets e. open square brackets table row 0 cell negative 1 end cell row cell negative 1 end cell 0 end table close square brackets
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A regra é determinada por quão bem a parte e o todo da declaração são medidos. Esses valores são calculados com base no tamanho de cada conjunto de itens, especificamente a parte e a lâmina completa. Um valor de suporte de regra alto significa que muitas pessoas acham a regra interessante. As regras com alto suporte têm muitos exemplos no banco de dados. Isso ocorre porque eles incluem muitas regras com poucos exemplos. Com relação às medidas de interesse apresentadas, assinale a alternativa correta. a. Medidas de interesse. b. Suporte e confiança. c. Lift e convicção. d. Contagem do suporte. e. Compreensibilidade e grau de interesse.
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Os métodos que levam em conta a proximidade são fáceis de criar e não exigem suposições sobre a distribuição dos dados subjacentes. Eles podem ser aplicados sem supervisão ou supervisionados e dependem do cálculo de alguma distância entre pares de objetos no banco de dados. Esse cálculo define um espaço métrico definido sobre um número finito de atributos. Os objetos, então, são mapeados nesse espaço por métrica. Diferentes medições podem ser usadas para determinar a distância entre os objetos. Uma escolha comum para bases univariadas ou multivariadas que contêm atributos contínuos é a distância euclidiana, que assume contribuição igual para cada atributo. No entanto, esse método não é adequado para muitas aplicações devido à sua falta de eficácia. Avalie as afirmações a seguir sobre métodos baseados em proximidade e as correlacione adequadamente aos termos ou às ferramentas às quais se referem. 1. k-NN (tipo 1). 2. k-NN (tipo 2). 3. Fator local de anomalia (tipo 1). I. Procedimento fundamentado no algoritmo dos k vizinhos mais adjacentes. II. Procedimento em que os k vizinhos mais adjacentes de determinado objeto são rotulados de acordo com o posto dos vizinhos mais próximos. III. Um algoritmo chamado Local Outlier Factor (LOF) procura desvios entre determinado objeto e seus vizinhos. Assinale a alternativa que correlaciona adequadamente os dois grupos de informações. a. 1-I; 2-III; 3-II. b. 1-III; 2-I; 3-II. c. 1-II; 2-I; 3-III. d. 1-I; 2-II; 3-III. e. 1-III; 2-II; 3-I.
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A validação cruzada é frequentemente usada para determinar o quão bem um modelo preditivo é treinado. No entanto também pode ser usada para estimar o erro de generalização de algoritmos, que é uma das aplicações mais comuns de validação cruzada. Com base no objetivo da validação cruzada como estimativa de desempenho, assinale a alternativa que melhor a descreve.
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Estatisticamente, a análise de regressão linear é uma ferramenta amplamente aplicada por estudiosos e pesquisadores, por facilitar investigações que exijam a confirmação estatística da relação entre duas ou mais variáveis.Considerando os parâmetros do modelo de regressão linear simples, assinale a alternativa correta.
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Para representar, visualmente, os dados populacionais e seus efeitos na população de um país, seja por um estudo econômico realizado ou pelo resultado de uma pesquisa na área de administração, é comum encontrarmos o gráfico de dispersão, porque, além dessa funcionalidade, esse tipo de gráfico pode representar a relação entre duas variáveis do estudo. Descrição de imagem: trata-se de um gráfico de dispersão com uma linha positiva traçada para tendenciar os 30 pontos em sua maioria acima da reta e apenas 11 pontos abaixo da reta e 3 pontos em cima da reta. Fonte: Elaborado pelo autor, 2022. Tomando como base esse trecho, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. Os resultados obtidos no diagrama de dispersão apontam que os acontecimentos não são combinados, tendendo a uma regressão não linear. PORQUE II. Os dados estão distantes da reta da regressão linear, denotando uma ausência da explicação de variação dos dados em y. A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta.
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