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Um modelo espacial dinâmico é uma representação matemática de um processo do mundo real, em que uma localização na superfície terrestre muda em resposta a variações em suas forças direcionadoras. Para tanto, o espaço deve ser modelado de forma heterogênea, tanto em termos de suas propriedades, quanto de sua estrutura.
Fenômenos geográficos naturais e humanos têm dimensões espaciais e temporais cuja representação, na forma de modelos espaciais dinâmicos, se dá por meio de simulação. Autômatos celulares são ferramentas computacionais que podem ser utilizadas na modelagem de sistemas preditivos ou de exploração espacial.
As ações de agentes baseiam-se em conhecimento por parte desses agentes do ambiente, o que inclui outros agentes. A informação que possuem pode estar incorreta, fruto de uma falsa percepção.
Um sistema é complexo se há um grande número de entidades interdependentes com alto grau de relacionamento. Dessa forma, os atores estabelecem relações dinâmicas entre si, com tendências a formar agregações e criar desagregações.
Com relação ao assunto abordado no fragmento do texto acima, julgue os próximos itens.
Nas redes de crenças bayesianas, as variáveis são representadas por nós com arcos que indicam as probabilidades condicionais. Entre outras aplicações, essas redes servem para prever eventos tais como falhas em transações antes que elas ocorram e para estimar correlações entre eventos.
Com relação ao assunto abordado no fragmento do texto acima, julgue os próximos itens.
Aleatório significa imprevisível. Nesse sentido, cadeias de Markov assumem que uma descrição adequada do sistema é dada por um número infinito de valores de estado.
Com relação ao assunto abordado no fragmento do texto acima, julgue os próximos itens.
Simulações de estado estacionário caracterizam-se pela intenção de estudar o comportamento a longo prazo do sistema de forma independente das condições iniciais da simulação.
Com relação ao assunto abordado no fragmento do texto acima, julgue os próximos itens.
Rodadas de simulação resultam em estimativas de medidas do desempenho do sistema. Uma vez que os processos de entrada e de saída de uma simulação são variáveis aleatórias, as estimativas dessas medidas não estão sujeitas a erro amostral.
Com relação ao assunto abordado no fragmento do texto acima, julgue os próximos itens.
A simulação de Monte Carlo é considerada uma simulação estática, uma vez que simplesmente repete, de forma aleatória, o mesmo tipo de experimento diversas vezes.
A estimação se refere a inferências sobre os parâmetros de um modelo estocástico para os dados. A predição diz respeito a evidências não observadas
Utiliza-se a distribuição binomial em amostras cuja variância da distribuição de frequência seja maior do que a média
A distribuição triangular é indicada quando há poucos dados históricos e quando existe um valor máximo, um valor mínimo e um valor mais provável dentro dos limites dos valores mínimo ao máximo
Em uma distribuição normal, a soma de um grande número de variáveis aleatórias independentes apresenta uma distribuição assintótica ou aproximadamente normal
Distribuições tais como a triangular e uniforme são utilizadas com frequências e estimativas de impacto objetivas.
Em experimentos simples, um diagrama de árvore pode ser útil na enumeração dos eventos elementares de um espaço amostral e na representação gráfica das ações a realizar relativas aos eventos elementares do espaço amostral.
Entre as diversas vantagens do método de pesos de evidência destaca-se o teste para independência condicional, que só é possível quando o método for aplicado de maneira orientada aos dados.
O método de pesos de evidência, baseado no teorema da probabilidade condicional de Bayes, deve ser utilizado como suplemento à avaliação holística do modelador, pois possibilita a simulação de cenários com nível de similaridade elevado.
Os modelos de redução da incerteza são classificados em forecasting (destinados a simular processos ou fenômenos que já ocorreram) e backcasting (modelos de previsão de cenários).
O mapa temático da paisagem, cujos dados são obtidos por sensoriamento remoto e outras variáveis espaciais, classificadas em dinâmicas e estáticas, são dados gerados pelos modelos LUCC.
Modelos LUCC (land use and cover change) são utilizados na análise das causas e consequências da alteração do uso da terra de modo a descobrir fatores que influenciam o padrão espacial de alteração desse uso e estimar seus impactos.