Grátis: Em simulações de Monte Carlo, o número de repetições desempenha um papel crucial na precisão e confiabilidade dos resultados obtidos. Qual das segu... – Questões Respondidas

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Em simulações de Monte Carlo, o número de repetições desempenha um papel crucial na precisão e confiabilidade dos resultados obtidos.
Qual das seguintes afirmações será verdadeira se o número de repetições usadas em um estudo de Monte Carlo for pequeno?
I. A estatística de interesse pode ser estimada de forma imprecisa
II. Os resultados podem ser afetados por combinações não representativas de sorteios aleatórios
III. Os erros padrão nas quantidades estimadas pode ser inaceitavelmente grandes
IV. Técnicas de redução de variância podem ser usadas para reduzir os erros padrão
Apenas II e IV.
Apenas I e III.
Apenas I, II e IV.
I, II, III e IV.
Apenas III e IV.

Praticando Para o Saber

há 9 meses

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ESTÁCIO

Respostas

Ed

há 9 meses

Vamos analisar cada uma das afirmações: I. A estatística de interesse pode ser estimada de forma imprecisa. Verdadeiro, um número pequeno de repetições pode levar a estimativas imprecisas. II. Os resultados podem ser afetados por combinações não representativas de sorteios aleatórios. Verdadeiro, com poucas repetições, é mais provável que ocorram combinações não representativas. III. Os erros padrão nas quantidades estimadas podem ser inaceitavelmente grandes. Verdadeiro, um número pequeno de repetições pode resultar em erros padrão elevados, tornando as estimativas menos confiáveis. IV. Técnicas de redução de variância podem ser usadas para reduzir os erros padrão. Verdadeiro, essas técnicas são frequentemente aplicadas para melhorar a precisão das estimativas, independentemente do número de repetições. Agora, vamos verificar as alternativas: - Apenas II e IV. (Incorreta, pois I e III também são verdadeiros) - Apenas I e III. (Incorreta, pois II e IV também são verdadeiros) - Apenas I, II e IV. (Incorreta, pois III também é verdadeiro) - I, II, III e IV. (Correta, pois todas as afirmações são verdadeiras) - Apenas III e IV. (Incorreta, pois I e II também são verdadeiros) Portanto, a alternativa correta é: I, II, III e IV.

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A tomada de decisão é um processo de cinco etapas: reconhecimento de uma situação que requer uma decisão; identificação e desenvolvimento de cursos alternativos de ação; avaliação das alternativas; escolha de uma das alternativas e implementação do curso de ação selecionado. A abordagem qualitativa para a análise de decisão se baseia.
Na experiência.
A
B
Apenas com base nos dados estatísticos numéricos.
Em valores aleatórios.
Apenas na percepção empírica.

Uma linguagem de simulação de computador é usada para descrever a operação de uma simulação em um computador. Existem dois tipos principais de simulação: eventos contínuos e discretos, embora linguagens mais modernas possam lidar com combinações mais complexas.
Linguagens de simulação especiais são úteis porque elas:
I. Reduzem o tempo e o custo de preparação do programa
II. Têm a capacidade de gerar variáveis aleatórias
III. Não requerem conhecimento prévio de programação
Apenas I e II
Apenas II e III
Apenas I
Apenas II
Alternativas I, II e III

A distribuição normal padrão, também chamada de distribuição z, é uma distribuição normal especial em que a média é 0 e o desvio padrão é 1. Qualquer distribuição normal pode ser padronizada convertendo seus valores em escores z.
A fórmula para calcular a variável aleatória normal padronizada é:
μ-x/σ
μ-σ/x
x- μ/σ
x-σ/μ
σ-x/μ

Parâmetros são números que descrevem as propriedades de populações inteiras. As estatísticas são números que descrevem as propriedades das amostras.
Qual das seguintes afirmações melhor descreve a relação entre um parâmetro e uma estatística?
Um parâmetro tem uma distribuição amostral com a estatística como média.
Um parâmetro tem uma distribuição de amostragem que pode ser usada para determinar quais valores a estatística é provável de ter em amostras repetidas.
Um parâmetro é usado para estimar uma estatística.
Uma estatística é usada para estimar um parâmetro.
Um parâmetro tem uma distribuição amostral com o desvio padrão como média.

Uma simulação de Monte Carlo é usada para modelar a probabilidade de diferentes resultados em um processo que não pode ser facilmente previsto devido à intervenção de variáveis aleatórias.
O passo importante necessário para a abordagem de simulação de Monte Carlo na resolução de um problema é.
1. Validar o modelo
2. Projetar o experimento
3. Realizar o experimento

A essência da simulação de Monte Carlo é mostrar variáveis aleatórias um número significativo de vezes para que a frequência relativa convirja para a probabilidade teórica com maior confiabilidade.
Ao atribuir números aleatórios em uma simulação de Monte Carlo, é importante:
conhecer a verdadeira distribuição do sistema real
usar números aleatórios de uma tabela de números aleatórios
use apenas um único conjunto de números aleatórios
usar planilhas do Excel
desenvolver distribuição de probabilidade cumulativa

A simulação de eventos discretos é um método usado para modelar sistemas do mundo real que podem ser decompostos em um conjunto de processos logicamente separados que progridem autonomamente ao longo do tempo.
Os eventos que não podem ocorrer simultaneamente são chamados de:
Eventos exaustivos
Eventos mutuamente exclusivos
Eventos igualmente prováveis
Eventos independentes
Eventos randômicos

Uma simulação de Monte Carlo é usada para modelar a probabilidade de diferentes resultados em um processo que não pode ser facilmente previsto devido à intervenção de variáveis aleatórias.
Ao atribuir números aleatórios na simulação de Monte Carlo, significa que?
I. Não é necessário atribuir o intervalo exato do intervalo de números aleatórios como a probabilidade
II. É necessário para desenvolver uma distribuição de probabilidade cumulativa
III. É necessário atribuir os números aleatórios apropriados específicos
Apenas I.
Apenas II.
Apenas III.
Apenas I e II.
Apenas II e III.