Questões de Concurso
Sobre probabilidade condicional, teorema de bayes e independência em estatística
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; H0 não será rejeitada se
= 2, a hipótese nula será rejeitada com probabilidade y. Com base nessas informações, julgue o item seguinte.
Se y = 0, o poder do teste será inferior a 20%.
; H0 não será rejeitada se
= 2, a hipótese nula será rejeitada com probabilidade y. Com base nessas informações, julgue o item seguinte.
Se a hipótese alternativa for modificada para H1: p = 0,6, mantendo-se a mesma hipótese nula e o mesmo tamanho do teste aleatorizado, então a regra de decisão proposta não sofrerá modificações.
Tendo como referência as informações apresentadas, julgue o item que se segue.
A soma das variáveis aleatórias Yi terá uma distribuição binomial.
, julgue o item subsequente. De acordo com a lei fraca dos grandes números, P(limn→∞Mn = µ) = 1.
As informações fornecidas são suficientes para calcular P(B∪C).
P(A∪C) = P(A) + P(C)
As informações fornecidas são suficientes para calcular P(A|D).
Se A e B são eventos tais que P[ A ] = 0,6 e P[ B ] = 0,8, avalie as afirmativas a seguir:
I. A e B não podem ser independentes.
II. O maior valor possível de P[ A ∪ B ] é 1,0.
III. O maior valor possível de P[ A ∩ B ] é 0,6.
Está correto o que se afirma em
P[ A ] = 0,5; P[ B ] = 0,6; P[ AUB] = 0,8
A probabilidade condicional de A ocorrer dado que B ocorre é então igual a
Assim, é correto afirmar que os classificadores Naive Bayes

Levando-se em conta esse cenário, e com base no teorema de Bayes, a nova probabilidade de queda da ação será de
Julgue o próximo item, relativo a Naive Bayes e random forest.
Nas árvores de decisão e em random forest, são utilizadas
técnicas estatísticas com o objetivo de se produzir, a partir de
um conjunto de observações, uma predição de valores em
função de uma ou mais variáveis independentes contínuas
e(ou) binárias.
Julgue o próximo item, relativo a Naive Bayes e random forest.
O algoritmo de classificação Naive Bayes pode ser utilizado
para o cálculo da probabilidade de ocorrência de um evento,
com base em probabilidades obtidas em eventos numéricos
passados, e, por isso, não pode ser empregado em atividades
de classificação textual.
Julgue o próximo item, relativo a Naive Bayes e random forest.
Random forest é um algoritmo de classificação que permite a
realização de mineração dos dados por meio da criação de
estruturas de aprendizagem a partir de uma base de dados na
qual se utiliza uma única árvore de decisão para a
classificação dos dados.
Julgue o próximo item, relativo a Naive Bayes e random forest.
Naive Bayes é um algoritmo de classificação baseado na
aprendizagem por reforço, em que um agente realiza uma
ação e recebe uma recompensa de acordo com o resultado
dessa ação por meio da implementação do teorema de Bayes,
com o objetivo de encontrar a probabilidade a posteriori.
Supondo que V e W sejam duas variáveis contínuas e mutuamente independentes, tais que P(V > 0) = 0,3 e P(W > 0) = 0,7, julgue o próximo item.
Em relação aos eventos
é correto afirmar
que a probabilidade condicional
0 deve ser
superior a 0,3.