Ao decompor um algoritmo que calcula estatísticas de temperatura, qual subtarefa trata de identificar e…
Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva
Construir soluções de problemas usando a técnica de decomposição e automatizar tais soluções usando uma linguagem de programação.
Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).Questão
Ao decompor um algoritmo que calcula estatísticas de temperatura, qual subtarefa trata de identificar e excluir outliers nos dados antes da agregação?
- A) Adicionar outliers ao conjunto para reforçar a média calculada.
- B) Excluir outliers após calcular a média para ajustes finais.
- C) Considerar todos os dados como válidos, independentemente do valor.
- D) Detectar e remover outliers (pontos fora do intervalo esperado) antes de calcular média e demais agregações.
- E) Alterar a média simplesmente ao ignorar outliers sem removê-los.
✅ Resposta correta: alternativa D
Resolução passo a passo
- A questão pede a subtarefa de um algoritmo de estatísticas de temperatura que identifica e exclui outliers, ou seja, valores fora do intervalo esperado, antes de qualquer agregação. Passo 2: Na decomposição de um algoritmo, a limpeza dos dados vem antes dos cálculos, pois valores anômalos distorcem médias e demais estatísticas. Passo 3: A alternativa D descreve exatamente isso: detectar e remover outliers antes de calcular a média e as demais agregações. Passo 4: A alternativa A está errada, pois adicionar outliers de propósito enviesa o resultado em vez de protegê-lo. Passo 5: A alternativa B está errada, pois excluir outliers depois da média não evita que eles tenham já distorcido o cálculo. Passo 6: A alternativa C está errada, pois considerar todos os dados válidos ignora justamente a etapa de tratamento que a questão pergunta. Passo 7: A alternativa E está errada, pois ignorar os outliers sem removê-los na prática os mantém no processamento e não resolve o problema de forma estruturada. Passo 8: O gabarito oficial D está correto e coincide com a resolução feita de forma independente.
💡 Dica: Identifique a subtarefa relacionada à limpeza de dados.
Alternativa por alternativa
O aluno acredita que incluir valores extremos torna o cálculo mais representativo ou que outliers devem ser reforçados. Não percebe que outliers são exatamente o que deve ser tratado para não distorcer a estatística.
O aluno entende que a exclusão pode ocorrer em qualquer momento do processo, inclusive após a média. Não percebe que a média já foi contaminada pelos outliers e que o tratamento deve preceder a agregação.
Por que engana: Confundir a necessidade de remover outliers antes da análise com a ideia de ajustá-los após o cálculo da média.
O aluno aceita a intuição de que todo dado medido é válido e que não se deve descartar nada. Não reconhece que leituras fora do intervalo esperado podem ser erros de sensor ou ruído e precisam ser tratadas.
Remover outliers evita que valores extremos distorçam estatísticas; a subtarefa aplica critérios (limites, IQR ou desvio) para filtrar dados antes da agregação.
O aluno confunde ignorar com remover, supondo que basta não considerar os outliers nos cálculos sem uma etapa explícita de detecção e exclusão. Isso gera uma subtarefa mal definida e a afirmação, como está redigida, não descreve o tratamento pedido.
Raio-X da questão
identificação de outliers
avaliacao
identificação de outliers · análise de dados estatísticos
Revisar os conceitos de limpeza de dados e identificação de outliers.
Confundir a necessidade de remover outliers antes da análise com a ideia de ajustá-los após o cálculo da média.
ciencia_tecnologia
pensamento_critico
cientifico
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