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Geralmente, os dados ausentes do tipo MNAR são ignoráveis por não h...

📅 2021🏢 CESPE / CEBRASPE🎯 SERPRO📚 Banco de Dados
#Análise de Grandes Volumes de Dados

Esta questão foi aplicada no ano de 2021 pela banca CESPE / CEBRASPE no concurso para SERPRO. A questão aborda conhecimentos da disciplina de Banco de Dados, especificamente sobre Análise de Grandes Volumes de Dados.

Esta é uma questão de múltipla escolha com 2 alternativas. Teste seus conhecimentos e selecione a resposta correta.

1

457941200128764
Ano: 2021Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: SERPRODisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados
Texto associado
    Dados ausentes são muito comuns em aplicações que envolvem preenchimentos de formulários. Para o seu tratamento estatístico, encontra-se, na literatura, uma taxonomia para o mecanismo gerador de dados ausentes que os classifica em tipos como MAR (missing at random), MCAR (missing completely at random) e MNAR (missing not at random).
Considerando essas informações, julgue os itens subsequentes, relativos ao tratamento de dados ausentes.  
Geralmente, os dados ausentes do tipo MNAR são ignoráveis por não haver relação entre o processo gerador de dados ausentes e os parâmetros que são objeto de estudo estatístico.
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