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Quais os dois principais motivos para usar as ferramentas probabilísticas? Questão 2Escolha uma opção: a. Primeiro, os eventos podem ser genuinamente relacionados um ao outro de forma probabilística, e, segundo, as relações causais determinísticas entre situações no mundo em mudança que podem ser tão complexas e suas interações são mais bem capturadas por modelos estocásticos. b. Primeiro, os eventos podem ser genuinamente, e, segundo, as relações causais determinísticas entre situações no mundo em mudanças estocásticos. c. Os eventos podem ser genuinamente relacionados um ao outro de forma probabilística. d. Primeiro, os eventos podem ser genuinamente relacionados um ao outro de forma probabilística, e, segundo, as relações causais determinísticas entre situações no mundo em mudança podem ser tão complexas que suas interações são mais bem capturadas por modelos determinístico. e. Nenhuma das alternativas.
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ANNA CONTI

há 2 meses

Respostas

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há 2 meses

Vamos analisar as alternativas com atenção: O enunciado pede os dois principais motivos para usar ferramentas probabilísticas: 1. Eventos podem estar relacionados de forma probabilística (não determinística). 2. Relações causais determinísticas podem ser muito complexas e, por isso, suas interações são melhor modeladas por modelos estocásticos (probabilísticos). Analisando as alternativas: a) Está correta, pois menciona os dois motivos: eventos relacionados probabilisticamente e a complexidade das relações causais determinísticas que são melhor capturadas por modelos estocásticos. b) Está incompleta e confusa, não apresenta os dois motivos claramente. c) Apresenta apenas o primeiro motivo. d) Erra ao dizer que as interações são melhor capturadas por modelos determinísticos, quando o correto é modelos estocásticos. e) Não se aplica. Portanto, a alternativa correta é: a. Primeiro, os eventos podem ser genuinamente relacionados um ao outro de forma probabilística, e, segundo, as relações causais determinísticas entre situações no mundo em mudança que podem ser tão complexas e suas interações são mais bem capturadas por modelos estocásticos.

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