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Concurso:
Prefeitura de Cuiabá - MT
Disciplina:
Estatística
Uma variável aleatória discreta X tem distribuição binomial com parâmetros n e p, em que n é o número de ensaios de Bernoulli independentes, todos com a mesma probabilidade p de sucesso.
O valor esperado e a variância de X dependem do valor da probabilidade p.
Se o valor máximo da variância de X é 2,5, é correto afirmar que n é igual a
O valor esperado e a variância de X dependem do valor da probabilidade p.
Se o valor máximo da variância de X é 2,5, é correto afirmar que n é igual a
Concurso:
Prefeitura de Cuiabá - MT
Disciplina:
Estatística
Acerca dos modelos preditivos probabilísticos para aprendizado de máquina, analise os itens a seguir.
I. O uso de algoritmos baseados no teorema de Bayes pode ser aplicado quando os dados disponíveis estão incompletos ou imprecisos.
II. O classificador naive Bayes assume a hipótese de que os valores dos atributos de um exemplo são dependentes de sua classe.
III. As redes bayesianas utilizam o conceito de independência condicional entre variáveis.
Está correto o que se afirma em
I. O uso de algoritmos baseados no teorema de Bayes pode ser aplicado quando os dados disponíveis estão incompletos ou imprecisos.
II. O classificador naive Bayes assume a hipótese de que os valores dos atributos de um exemplo são dependentes de sua classe.
III. As redes bayesianas utilizam o conceito de independência condicional entre variáveis.
Está correto o que se afirma em
Uma variável aleatória discreta X tem a seguinte função de probabilidade:
A variância de X é então igual a
Numa determinada população,40% das famílias moram em locais sem acesso a saneamento básico. Se quatro famílias dessa população forem sorteadas ao acaso, sem reposição, a probabilidade de que duas morem em locais sem saneamento básico é, aproximadamente, igual a
Um conceito fundamental na modelagem probabilística de sequências de palavras é o de n-grama. Com relação a esse conceito, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) Um modelo bigrama assume a aproximação de que a probabilidade da próxima palavra em uma frase, considerando todas as palavras anteriores, é dada pela probabilidade condicional apenas da palavra imediatamente anterior.
( ) O modelo trigrama é também conhecido como modelo de Markov de terceira ordem.
( ) O cálculo de probabilidades em modelos n-grama é geralmente realizado utilizando logaritmos para evitar o fenômeno do underflow numérico.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) Um modelo bigrama assume a aproximação de que a probabilidade da próxima palavra em uma frase, considerando todas as palavras anteriores, é dada pela probabilidade condicional apenas da palavra imediatamente anterior.
( ) O modelo trigrama é também conhecido como modelo de Markov de terceira ordem.
( ) O cálculo de probabilidades em modelos n-grama é geralmente realizado utilizando logaritmos para evitar o fenômeno do underflow numérico.
As afirmativas são, respectivamente,
