Atividade 2 (A2)_ Revisão da tentativa

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Iniciado em domingo, 24 set 2023, 11:58
Estado Finalizada
Concluída em domingo, 24 set 2023, 12:03
Tempo
empregado
5 minutos 44 segundos
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Questão 1
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
Questão 2
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Os três princípios básicos da inferência bayesiana são: princípio da verossimilhança, princípio da su�ciência e princípio da
condicionalidade.
A inferência frequentista compactua com o princípio da su�ciência, e pode ou não compactuar com o princípio da condicionalidade,
mas não compactua com o princípio da verossimilhança. 
Sobre o princípio da verossimilhança na inferência bayesiana, assinale a alternativa correta.
a. Maximiza a função de verossimilhança. 
b. Maximiza as informações que faltam no experimento.
c. Maximiza a função densidade da distribuição a priori.
d. Maximiza a função densidade da distribuição a posteriori.
e. É sempre utilizada a função suporte para fazer o cálculo.
O uso de priori conjugadas é relevante para diversas situações, principalmente para facilitar os esforços computacionais. Isso ocorre em
qual tipo de modelo de distribuição de probabilidade?
a. Normal.
b. Gama.
c. Binomial.
d. Exponencial. 
e. Beta.
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Questão 3
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 5
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Podemos lidar com priori com pouca informação, para não dizer quase sem relevância, mas isso pode não ser um problema
propriamente dito. Existe um tipo de priori usada em casos de priori não informativa, cujo nome é:
a. priori conjugada.
b. priori imprópria.
c. priori própria.
d. priori de Je�reys. 
e. priori informativa.
Quando o analista está lidando com questões relacionadas a problemas para aplicar diretamente o Teorema de Bayes, então
precisamos de algumas técnicas para identi�car se as distribuições a priori e a posteriori têm a mesma família. Nesse caso, estamos
diante de uma:
a. priori simples.
b. priori não informativa.
c. priori conjugada. 
d. priori alternada.
e. priori imprópria.
A fórmula �nal do Teorema de Bayes foi desenvolvida por Pierre-Simon Laplace, que publicou a fórmula, originalmente, em 1812 no seu
livro “Teoria Analítica de Probabilidade”.
 A principal propriedade da teoria das probabilidades que ele utiliza na fórmula é:
a. a independência.
b. a probabilidade discreta.
c. a probabilidade condicional. 
d. a probabilidade da soma.
e. a propriedade da igualdade.
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Questão 6
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 7
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
Questão 8
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
Na inferência bayesiana, é incorporado um elemento novo na análise, conhecido como distribuição a priori do parâmetro.
A distribuição a priori é a distribuição de probabilidade do parâmetro, uma vez que agora o parâmetro é tido como variável aleatória.
Além disso, é o principal diferencial da estatística clássica e da estatística bayesiana.
A distribuição a priori é baseada na:
a. clareza com que os dados amostrais foram analisados.
b. máquina utilizada para os cálculos.
c. conhecimento subjetivo sobre o parâmetro. 
d. ideia do pesquisador após a coleta dos dados.
e. observação dos dados após a coleta.
No estudo das priori, podemos encontrar situações em que a priori tem distribuição do tipo �at e, portanto, plana quase no limiar. Isso
signi�ca que estamos lidando com uma:
a. priori própria.
b. priori não informativa. 
c. priori imprópria.
d. priori conjugada.
e. priori informativa.
Além de expressar devidamente o conhecimento acumulado sobre o parâmetro, a distribuição a priori também deve obedecer ao
espaço paramétrico do parâmetro.
Qual outra característica deve ser evidenciada?
a. Conduzir a uma posteriori integrável.
b. Ser uma função densidade de probabilidade.
c. Não depender da amostra.
d. Ser integrável. 
e. Sempre conhecer algo em relação ao parâmetro.
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Questão 9
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 10
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
O método da máxima verossimilhança consiste em descobrir para qual valor de teta a função de verossimilhança L será máxima.
Dentre os in�nitos valores para teta, o estimador de máxima verossimilhança torna-se aquele mais provável de ter gerado a amostra
observada.
Ao calcular o estimador de máxima verossimilhança, podem ser utilizadas duas funções que auxiliam no processo de derivação. São
elas:
a. função logarítmica e função exponencial.
b. função suporte e função de perda.
c. função suporte e função exponencial.
d. função de perda e função escore.
e. função suporte e função escore. 
Na estatística bayesiana, temos priori de diferentes tipos. Por isso, é relevante que o pro�ssional da área saiba utilizar cada tipo no
momento e na situação pertinentes. Há um tipo de priori que tem como característica a pouca informação. Como é denominado esse
tipo?
a. Priori não informativa. 
b. Priori conjugada.
c. Priori informativa.
d. Priori imprópria.
e. Priori própria.
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