Inferência Bayesiana

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<p>Questão 1</p><p>O processo de inferência bayesiano pode assumir algumas formas a depender da escolha e do problema que o pesquisador está lidando. Considere que o pesquisador, além de sua experiência, se vale, concomitantemente, dos dados para determinar a distribuição a priori. Assim, estamos diante de um:</p><p>Selecione a resposta:</p><p>a) Bayes empírico.</p><p>b) Bayes hierárquico.</p><p>c) Teorema de Bayes.</p><p>d) Bayes dedutivo.</p><p>e) Bayes normal.</p><p>Questão 2</p><p>Na estimação pelo modelo normal existe uma medida de informação que nos diz o quanto de informação a priori há na informação total. Como é denominada essa medida?</p><p>Selecione a resposta:</p><p>a) Variância a posteriori.</p><p>b) Informação de Fisher.</p><p>c) Coeficiente de variação bayesiano.</p><p>d) Intervalo HPD.</p><p>e) Precisão a posteriori.</p><p>Questão 3</p><p>Na realização de uma pesquisa estatística com dados amostrais, o parâmetro populacional é desconhecido e toda a sua informação pode ser resumida em estimadores. Qual estimador bayesiano é o mais utilizado?</p><p>Selecione a resposta:</p><p>a) Média aritmética.</p><p>b) Média harmônica.</p><p>c) Esperança.</p><p>d) Média a posteriori.</p><p>e) Desvio padrão.</p><p>Questão 4</p><p>Sempre que existir a necessidade muito clara de se obter uma estimativa pontual, é importante associar a esta estimativa alguma informação sobre a precisão deste valor numérico.</p><p>Com base nisso, assinale a alternativa que apresente as medidas de incerteza que estão associadas corretamente à estimativa pontual citada.</p><p>Selecione a resposta:</p><p>a) Média a posteriori e medida de informação observada de Fisher.</p><p>b) Média a posteriori e distância entre quartis da distância a posteriori.</p><p>c) Mediana e variância a posteriori.</p><p>d) Moda a posteriori e medida de informação observada de Fisher.</p><p>e) Moda a posteriori e distância entre quartis da distância a posteriori.</p><p>Questão 5</p><p>No processo de inferência bayesiano, podemos organizar o procedimento geral para se alcançar o resultado da inferência. Assinale a alternativa correta que indica um desses passos empregados:</p><p>Selecione a resposta:</p><p>a) Um dos passos consiste em determinar uma distribuição a priori.</p><p>b) Um dos passos é encontrar a função de ganho.</p><p>c) Um dos passos é encontrar a função de máximo.</p><p>d) Um dos passos é encontrar a função de mínimo.</p><p>e) Um dos passos é encontrar a função quadrática.</p><p>Questão 6</p><p>Na definição do intervalo de confiança bayesiano dizemos que:</p><p>Seja C é um intervalo de credibilidade de 100(1−α)%, ou nível de credibilidade igual a 1−α, para θ se , para o caso contínuo e para o caso discreto.</p><p>A diferença para o caso contínuo e discreto está na desigualdade para o caso discreto. Mas por que existe essa desigualdade?</p><p>Selecione a resposta:</p><p>a) Porque as variáveis contínuas são de contagem.</p><p>b) Porque no caso discreto não é interpretável.</p><p>c) Porque o parâmetro está contido no intervalo.</p><p>d) Porque dificilmente se encontraria uma probabilidade exatamente igual.</p><p>e) Porque no caso discreto são feitas reamostragens.</p><p>Questão 7</p><p>Os métodos de aproximação numéricos permitem uma alternativa para os casos em que os modelos não sejam repetitivos em problemas relativamente complexos. Neste sentido, assinale a alternativa que apresente corretamente o método que consiste na obtenção de observações de uma distribuição que é gerada a partir de uma geradora menos complexa:</p><p>Selecione a resposta:</p><p>a) Metropolis-Hastings.</p><p>b) Gibbs sampling.</p><p>c) Reversible-jump.</p><p>d) Cadeia de Markov.</p><p>e) MCMC.</p><p>Questão 8</p><p>Na construção de intervalos de confiança podemos encontrar situações em que a utilização de determinada distribuição a priori para o parâmetro leva a obter resultados muito semelhantes entre o intervalo de credibilidade e o de confiança. Que priori seria essa?</p><p>Selecione a resposta:</p><p>a) Priori informativa.</p><p>b) Priori não informativa.</p><p>c) Priori imprópria.</p><p>d) Priori própria.</p><p>e) Priori conjugada.</p><p>Questão 9</p><p>Quando você está diante de um processo dedutivo, você vai desejar produzir um raciocínio para se chegar a um resultado. É um processo que não é direto e requer atenção e, em certa medida, expertise sobre o tema em questão. Neste sentido, podemos dizer que na inferência bayesiana multivariada utilizamos o processo de:</p><p>Selecione a resposta:</p><p>a) Inferência.</p><p>b) Cálculo.</p><p>c) Levantamento.</p><p>d) Análise.</p><p>e) Argumentação.</p><p>Questão 10</p><p>O processo de inferência bayesiana é um processo de inferência diferente do clássico e até amplamente utilizado. Consideramos que há uma diferença primordial entre essas duas formas de inferência dos dados que podemos denominar de:</p><p>Selecione a resposta:</p><p>a) Distribuição priori.</p><p>b) Distribuição posteriori.</p><p>c) Distribuição normal.</p><p>d) Distribuição multivariada.</p><p>e) Distribuição univariada.</p>