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2024 Cesgranrio Caixa · TI (Prova 2) Médio

Caixa Econômica Federal 2024 — questão 46

46 Um cientista de dados está utilizando Python e SciPy no desenvolvimento de um modelo para prever o preço de venda de imóveis com base em sua área construída, de modo a atender a um sistema de financiamento de imóveis. Para isso, obteve dados da área construída, guararea, dados no vetor e dos preços de venda de imóveis, preco, guardados no vetor em uma mesma região nos últimos 3 anos. Considerando-se esse contexto, qual fragmento de código é adequado para ajustar um modelo de regressão linear entre a área construída dos imóveis (variável independente) e seus preços de venda (variável dependente)? stats.linear(area, preco)

  1. A stats.linear(area, preco)
  2. B stats.linear_model(area, preco)
  3. C stats.linear_regression(area, preco)
  4. D stats.linregress(area, preco)
  5. E stats.regression(area, preco)

Gabarito oficial

Alternativa D

stats.linregress(area, preco)

Por que a resposta é alternativa d?

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