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Pergunta 1 Resposta Selecionada: Resposta Correta: Comentário da resposta: Como julgar se um modelo ou um conjunto de modelos e seus resultados são adequados para apoiar a tomada de decisão regulatória? A essência do problema é se o comportamento de um modelo corresponde, suficientemente, ao comportamento do sistema (real) no contexto regulatório. Uma variável aleatória, por exemplo, tem uma única distribuição que depende de parâmetros de interesse, porém, apesar de ter somente uma distribuição, é mais fácil modelar uma situação considerando-se uma hierarquia. Com base no exposto e considerando seus conhecimentos sobre modelos hierárquicos, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. A vantagem do modelo hierárquico é que processos complicados podem ser modelados por uma sequência de modelos, relativamente simples, colocados em uma hierarquia. Pois: II. As prioris hierárquicas são especificadas, na maioria das vezes, por meio de dois ou três estágios e, devido à dificuldade de interpretação dos hiperparâmetros em estágios mais altos, é comum identificar a priori não formativa para níveis mais altos. A seguir, assinale a alternativa correta. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I. Resposta correta. A alternativa está correta, pois a vantagem desse modelo é, justamente, modelar processos complicados, por meio de uma sequência de modelos, relativamente simples, colocados em uma hierarquia. Com isso, podemos inferir que as prioris hierárquicas são especificadas, na maioria das vezes, mediante dois ou três estágios, porque, devido à dificuldade de interpretação dos hiperparâmetros em estágios mais altos, é comum identificar a priori não formativa para níveis mais altos. Pergunta 2 Resposta Selecionada: Resposta Correta: Em uma pesquisa sobre a preferência de esporte transmitidos por um canal televisivo, os entrevistados devem dizer se preferem atletismo ou basquete. Se θ representar a proporção da população que prefere atletismo, encontraremos uma amostra de n participantes. Dado θ, as n respostas são independentes, e a probabilidade de determinado espectador preferir atletismo é θ. A distribuição anterior para θ é uma distribuição beta (a, a), com um desvio-padrão de 0,25. Nesse contexto, o desvio-padrão a posteriori é, aproximadamente: . . 1 em 1 pontos 0 em 1 pontos Comentário da resposta: Sua resposta está incorreta. A alternativa está incorreta, pois a variância de beta é dada por . Assim, a variância de beta é: A priori é: . A probabilidade é expressa por: . A posteriori é determinada por . Com isso: – média posteriori: ; – variância posteriori: ; – desvio-padrão a posteriori: . Pergunta 3 Resposta Selecionada: Resposta Correta: Comentário da resposta: Em uma pequena pesquisa, uma amostra aleatória de 50 pessoas de uma grande população é selecionada. Cada pessoa recebe uma pergunta, cuja resposta é “sim” ou “não”. A proporção da população que responderia “sim” seria θ. Ademais, nossa distribuição a priori para θ é uma distribuição beta (1,5, 1,5). Diante do exposto, e considerando que, nessa pesquisa, 37 pessoas responderam “sim”, assinale a alternativa que apresenta, corretamente, a média e o desvio-padrão a priori de θ. A variância é , e o desvio-padrão é . A variância é , e o desvio-padrão é . Sua resposta está incorreta. A alternativa está incorreta, pois, inicialmente, por meio da informação que, na priori, e , devemos escrever: A variância é: Então, o desvio-padrão é: Pergunta 4 O modelo empírico de Bayes é importante para se reconhecer o risco contido nos dados denotados pelo parâmetro de interesse θ. O estimador bayesiano empírico utiliza o cálculo médio, denominado estimador empírico global, por 0 em 1 pontos 1 em 1 pontos Resposta Selecionada: Resposta Correta: Comentário da resposta: meio da localidade e da taxa global de uma região. Considerando que existe um estimador empírico local, que determina a realidade e a estimativa locais, analise as afirmativas a seguir: I. O modelo Bayesiano empírico tem os hiperparâmetros com valores desconhecidos e usa as estimativas da verossimilhança para a resolução dos hiperparâmetros; a ideia principal é utilizar os dados da amostra para descobrir e estimar valores fixos. II. A abordagem Bayesiana aplicada à estatística é, exatamente, igual à adotada pelo modelo empírico de Bayes, mas não existem aspectos da Bayesiana que podem ser úteis para outras abordagens estatísticas. III. A base de dados multivariados refere-se às medidas de semelhança que avaliam a similaridade das análises de ordenação e classificação; quanto maior é a semelhança, maior é o número de componentes comuns. IV. O modelo empírico de Bayes é uma forma de identificação de grupos de objetos similares e refere-se à possibilidade de separar diferentes grupos, com base nas medidas disponíveis; o objetivo é estudar a variação em uma quantidade de variáveis originais. Está correto o que se afirma em: I e III, apenas. I e III, apenas. Resposta correta. A alternativa está correta, pois a vantagem do modelo Bayesiano empírico está relacionada a seus hiperparâmetros com valores desconhecidos. O modelo Bayesiano empírico utiliza as estimativas da verossimilhança para a resolução dos hiperparâmetros; a ideia principal é utilizar os dados da amostra para descobrir e estimar valores fixos. Assim, a abordagem Bayesiana aplicada à estatística é, fundamentalmente, diferente daquela clássica que estamos considerando, mas alguns aspectos da Bayesiana podem ser muito úteis para outras abordagens estatísticas. Pergunta 5 Resposta Selecionada: Resposta Correta: Comentário da resposta: Considere uma amostragem aleatória de tamanho 10 da distribuição Poisson , na qual cada é o número de defeitos por de uma chapa de metal. Usando uma priori não informativa para , dada por , assinale a alternativa que apresenta, corretamente, o intervalo de credibilidade de 95% para o número médio de defeitos, sabendo que o total observado de defeitos é 10. . . Resposta correta. A alternativa está correta, pois a média de defeitos é representada por , com isso, podemos escrever: Assim, podemos utilizar a distribuição qui-quadrado para obter um intervalo de 1 em 1 pontos confiança para , com confiança . Então, Na relação supracitada, e são encontrados por meio de uma distribuição qui-quadrado com ( graus de liberdade. Essa característica satisfaz a: e Portanto, um intervalo com 95% de confiança para é: Pergunta 6 Resposta Selecionada: Resposta Correta: Comentário da resposta: Em um experimento médico, os pacientes com uma condição crônica devem dizer qual tratamento preferem: A ou B. Se θ representar a proporção da população que prefere A, encontraremos uma amostra de n pacientes. Dado θ, as n respostas são independentes, e a probabilidade de determinado paciente preferir A é θ. A distribuição anterior para θ é uma distribuição beta (a, a), com um desvio-padrão de 0,25. Nesse sentido, assinale a alternativa que apresenta, corretamente, o valor de a. . . Resposta correta. A alternativa está correta, pois a variância de beta é dada por: Consequentemente, a variância de beta é: Pergunta 7 1 em 1 pontos 1 em 1 pontos Resposta Selecionada: Resposta Correta: Comentário da resposta: A característica da população de interesse é chamada de parâmetro, e a característica da amostra correspondente é a estatística da amostra ou a estimativa do parâmetro. Uma variável aleatória tem uma única distribuição, que depende de parâmetros de interesse, mas, apesar de ter somente uma distribuição, é mais fácil modelar uma situação considerando-se uma hierarquia. Nesse contexto, assinale a alternativa que apresenta, corretamente, o teste de razão de verossimilhança.O teste de razão de verossimilhança é um teste estatístico que mede a qualidade de ajuste entre dois modelos; um modelo estatístico, relativamente mais complexo, é comparado com um modelo mais simples, para verificar se ele ajusta um conjunto de dados de forma significativamente melhor. O teste de razão de verossimilhança é um teste estatístico que mede a qualidade de ajuste entre dois modelos; um modelo estatístico, relativamente mais complexo, é comparado com um modelo mais simples, para verificar se ele ajusta um conjunto de dados de forma significativamente melhor. Resposta correta. A alternativa está correta, pois o teste de razão de verossimilhança é um teste estatístico, que mede a qualidade de ajuste entre dois modelos. Um modelo estatístico, relativamente, mais complexo é comparado com um modelo mais simples, para verificar se ele ajusta um conjunto de dados de forma, significativamente, melhor. Pergunta 8 Resposta Selecionada: Resposta Correta: Os métodos multivariados, geralmente, estão associados às noções causais e ao controle estatístico entre as variáveis, dentre as quais estão as associações espúrias, o relacionamento encadeado, as múltiplas causas, as variáveis supressoras e a interação estatística. Considerando o exposto e seus conhecimentos a respeito das análises multivariáveis, analise as afirmativas a seguir: I. O escalonamento multidimensional é um teste estatístico que mede a qualidade de ajuste, em que um modelo estatístico, relativamente mais complexo, é comparado com um modelo mais simples, para verificar se ele ajusta um conjunto de dados de forma significativamente melhor. II. A análise de regressão logística verifica se um subconjunto de variáveis pode ser retirado do modelo de regressão logística múltipla, testando se um ou mais coeficientes são nulos. III. A análise discriminante é uma técnica de classificação de um conjunto de observações em classes predefinidas, cujo objetivo é determinar a classe de uma observação, a partir de um conjunto de variáveis preditoras, que devem ser contínuas e ter distribuição normal. IV. A análise de componentes principais envolve um procedimento matemático que transforma um número de variáveis, possivelmente, correlacionadas em um número menor de variáveis não correlacionadas, denominadas componentes principais. Está correto o que se afirma em: II, III e IV, apenas. II, III e IV, apenas. 1 em 1 pontos Comentário da resposta: Resposta correta. A alternativa está correta, pois o escalonamento multidimensional começa com dados sobre algumas medidas de distâncias entre um certo número de objetos. A análise de regressão logística verifica se um subconjunto de variáveis pode ser retirado do modelo de regressão logística múltipla, isto é, testa se um ou mais coeficientes são iguais a zero. Na análise discriminante, existe a técnica de classificação de um conjunto de observações em classes predefinidas. O objetivo é determinar a classe de uma observação, a partir de um conjunto de variáveis preditoras, que devem ser contínuas e ter distribuição normal. A análise de componentes principais envolve um procedimento matemático que transforma um número de variáveis, possivelmente, correlacionadas em um número menor de variáveis não correlacionadas, denominadas componentes principais. Pergunta 9 Resposta Selecionada: Resposta Correta: Comentário da resposta: As vendas de um tipo específico de insumo agrícola, em uma casa agropecuária, foram registradas em cada uma de 20 semanas. Considere que, dado o valor de um parâmetro λ, esses números são independentes observações da distribuição de Poisson (λ). Essa distribuição a priori para λ é uma distribuição gama (a, b). Os números de vendas observados foram: 14 19 14 21 22 33 15 13 16 19 27 22 27 21 16 25 14 23 22 17 Nesse contexto, é possível afirmar que a distribuição a posteriori de λ é uma distribuição gama: (404; 20,25). (404; 20,25). Resposta correta. A alternativa está correta, pois: A densidade a priori proporcional é: . A probabilidade é proporcional a: . A densidade a posteriori é proporcional a: . Portanto, essa é uma distribuição gama (404; 20,25). Pergunta 10 Resposta Selecionada: Resposta Correta: Considere que é uma amostra aleatória de tamanho 10 da distribuição Poisson , na qual cada é o número de defeitos por de uma placa metálica. Usando uma priori não informativa para , dada por , assinale a alternativa que apresenta, corretamente, a distribuição a posteriori de . 1 em 1 pontos 1 em 1 pontos Comentário da resposta: Resposta correta. A alternativa está correta, pois a função de verossimilhança é dada por: Com isso, temos: Portanto,
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