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2024 Cesgranrio Caixa · TI (Prova 2) Dificuldade: Média

Caixa Econômica Federal 2024 · TI (Prova 2) — 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) Gabarito oficial
  5. E stats.regression(area, preco)

Gabarito oficial

Alternativa D

stats.linregress(area, preco)

Explicação no app

Por que o gabarito é a alternativa D?

No app, esta questão vem com a explicação completa: o dispositivo ou o conceito cobrado, por que o gabarito é a alternativa D e onde está a pegadinha da Cesgranrio. São 781 explicações só em Bancários, e 9.505 questões nos onze concursos do app.

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