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Na ciência de dados, algoritmos probabilísticos são amplamente usados para modelagem estatística e previsão. Os métodos como amostragem de Monte Carlo ajudam a estimar distribuições complexas e realizar inferências em problemas de alta dimensionalidade. Isso os torna ferramentas indispensáveis em finanças, meteorologia e análise de risco.
Com relação a este contexto e sobre o conteúdo estudado, examine as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
I. Em Redes Bayesianas, a inferência preditiva permite calcular a probabilidade de uma variável alvo com base em valores conhecidos de suas causas ou antecedentes.
PORQUE
II. As Redes Bayesianas representam somente relações causais diretas e não possibilitam inferências diagnósticas ou baseadas em evidências.
A respeito dessas asserções assinale, a alternativa correta.
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🎓 Gabarito
A alternativa correta é A
JUSTIFICATIVA:
A asserção I é verdadeira, pois a inferência preditiva em Redes Bayesianas consiste em calcular a probabilidade de nós descendentes (efeitos) com base em informações sobre nós ancestrais (causas), seguindo o fluxo causal do modelo. A asserção II é falsa porque as Redes Bayesianas são modelos flexíveis que permitem diversos tipos de inferência, incluindo explicitamente a inferência diagnóstica (do efeito para a causa) através da aplicação do Teorema de Bayes sobre a estrutura do grafo.