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Com a distribuição de probabilidade normal podemos usar como prévias não informativas para os parâmetros. Verdadeiro Falso

ProjetandoIdeias

há 4 semanas

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4 pág.

Avaliação do Módulo 4 - Regressão Bayesiana e não Linear_ Revisão da tentativa

UFMS

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há 4 semanas

Verdadeiro. A distribuição de probabilidade normal pode ser utilizada como uma prévia não informativa para os parâmetros em certos contextos, especialmente quando não se tem informações anteriores específicas sobre os parâmetros. Isso permite que a análise seja mais flexível e menos influenciada por suposições prévias.

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No ponto de vista bayesiano, formulamos regressão linear usando distribuições de probabilidade em vez de:

a.
Estimativa pontuais

b.
Média

c.
Estimativa intervalar

d.
Desvio Padrão

Em relação ao recurso computacional aos modelos não lineares, há uma (comparado aos modelos lineares):

a.
Menor exigência

b.
Mesma exigência

c.
Maior exigência

d.
Não altera

A abordagem frequentista que supõe que tudo o que há para saber sobre os parâmetros vêm dos dados.
Verdadeiro
Falso

O modelo de regressão polinomial é usado quando a relação entre as variáveis independentes e dependentes pode ser aproximada por uma função polinomial.
Verdadeiro
Falso

As previsões dos modelos não lineares, por ter um melhor ajuste, são mais imprecisas:
Verdadeiro
Falso

Quais desses métodos é uma técnica de otimização? a. Máximos quadrados b. Mínimos Quadrados c. Gauss-Newton d. Máxima Verossimilhança

Em relação à regressão linear, a regressão não linear permite trabalhar e ajustar uma gama: a. Mais um conjunto de dados b. Mais ampla de dados c. Nada altera d. Menos ampla de dados

Se tivermos conhecimento de domínio ou um palpite sobre quais devem ser os parâmetros do modelo, podemos:

a.
Não incluir no modelo

b.
Incluí-los no modelo

c.
Incluir na próxima iteração

d.
Não incluir na próxima iteração

Na regressão bayesiana, não apenas a resposta é gerada a partir de uma distribuição de probabilidade, mas os parâmetros do modelo são assumidos como provenientes de uma distribuição.
Verdadeiro
Falso

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Com a distribuição de probabilidade normal podemos usar como prévias não informativas para os parâmetros. Verdadeiro Falso

Avaliação do Módulo 4 - Regressão Bayesiana e não Linear_ Revisão da tentativa

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No ponto de vista bayesiano, formulamos regressão linear usando distribuições de probabilidade em vez de:a.Estimativa pontuaisb.Médiac.Estimativa intervalard.Desvio Padrão

Em relação ao recurso computacional aos modelos não lineares, há uma (comparado aos modelos lineares):a.Menor exigênciab.Mesma exigênciac.Maior exigênciad.Não altera

A abordagem frequentista que supõe que tudo o que há para saber sobre os parâmetros vêm dos dados.VerdadeiroFalso

O modelo de regressão polinomial é usado quando a relação entre as variáveis independentes e dependentes pode ser aproximada por uma função polinomial.VerdadeiroFalso

As previsões dos modelos não lineares, por ter um melhor ajuste, são mais imprecisas:VerdadeiroFalso

Quais desses métodos é uma técnica de otimização? a. Máximos quadrados b. Mínimos Quadrados c. Gauss-Newton d. Máxima Verossimilhança

Em relação à regressão linear, a regressão não linear permite trabalhar e ajustar uma gama: a. Mais um conjunto de dados b. Mais ampla de dados c. Nada altera d. Menos ampla de dados

Se tivermos conhecimento de domínio ou um palpite sobre quais devem ser os parâmetros do modelo, podemos:a.Não incluir no modelob.Incluí-los no modeloc.Incluir na próxima iteraçãod.Não incluir na próxima iteração

Na regressão bayesiana, não apenas a resposta é gerada a partir de uma distribuição de probabilidade, mas os parâmetros do modelo são assumidos como provenientes de uma distribuição.VerdadeiroFalso

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No ponto de vista bayesiano, formulamos regressão linear usando distribuições de probabilidade em vez de:

a.
Estimativa pontuais

b.
Média

c.
Estimativa intervalar

d.
Desvio Padrão

Em relação ao recurso computacional aos modelos não lineares, há uma (comparado aos modelos lineares):

a.
Menor exigência

b.
Mesma exigência

c.
Maior exigência

d.
Não altera

A abordagem frequentista que supõe que tudo o que há para saber sobre os parâmetros vêm dos dados.
Verdadeiro
Falso

O modelo de regressão polinomial é usado quando a relação entre as variáveis independentes e dependentes pode ser aproximada por uma função polinomial.
Verdadeiro
Falso

As previsões dos modelos não lineares, por ter um melhor ajuste, são mais imprecisas:
Verdadeiro
Falso

Se tivermos conhecimento de domínio ou um palpite sobre quais devem ser os parâmetros do modelo, podemos:

a.
Não incluir no modelo

b.
Incluí-los no modelo

c.
Incluir na próxima iteração

d.
Não incluir na próxima iteração

Na regressão bayesiana, não apenas a resposta é gerada a partir de uma distribuição de probabilidade, mas os parâmetros do modelo são assumidos como provenientes de uma distribuição.
Verdadeiro
Falso