A probabilidade pode ser definida como “a possibilidade ou medida de ocorrência de determinado evento definido em um espaço amostral, o qual está relacionado a um experimento aleatório”. (QUINSLER, A. P. Probabilidade e estatística. 1. ed. Curitiba: Intersaberes, 2022, p. 134.) Tendo em vista a explicação acima sobre a probabilidade e a importância de entender as distribuições de probabilidade em ciência de dados, avalie as seguintes afirmações referentes à aplicação de distribuições de probabilidade na análise de dados. I. A distribuição binomial é adequada para modelar o número de sucessos em uma sequência de ensaios de Bernoulli independentes, em que cada ensaio tem apenas duas possíveis saídas: sucesso ou falha. II. A distribuição normal é frequentemente utilizada para modelar variáveis contínuas que tendem a concentrar a maioria dos seus valores ao redor de uma média, sendo aplicável em uma ampla gama de fenômenos naturais e sociais. III. A distribuição de Poisson é ideal para prever a ocorrência de eventos em um intervalo contínuo, especialmente quando os eventos acontecem independentemente em um espaço de tempo fixo ou região geográfica. É correto o que se afirma em: