Para selecionar seus funcionários, uma empresa oferece aos candidatos um curso de treinamento durante uma semana. No final do curso, eles são subme...

Para calcular a probabilidade de um indivíduo aprovado no teste ser considerado fraco após fazer o curso, podemos utilizar o Teorema de Bayes. Primeiro, precisamos identificar as informações relevantes: - P(F) = 25% = 0,25 (probabilidade de ser classificado como fraco) - P(M) = 50% = 0,50 (probabilidade de ser classificado como médio) - P(B) = 25% = 0,25 (probabilidade de ser classificado como bom) - P(A|R) = 0,80 (probabilidade de ser aprovado no curso, dado que foi reprovado no teste) - P(A|B) = 0,50 (probabilidade de ser aprovado no curso, dado que foi classificado como bom) - P(A|M) = 0,20 (probabilidade de ser aprovado no curso, dado que foi classificado como médio) Agora, podemos calcular a probabilidade desejada: P(F|A) = P(A|F) * P(F) / [P(A|F) * P(F) + P(A|M) * P(M) + P(A|B) * P(B)] P(F|A) = 0,20 * 0,25 / [0,20 * 0,25 + 0,50 * 0,50 + 0,80 * 0,25] P(F|A) = 0,05 / 0,425 P(F|A) = 0,1176 Portanto, a probabilidade de um indivíduo aprovado no teste ser considerado fraco, caso fizesse o curso, é de 0,1176, ou aproximadamente 0,10.