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Os algoritmos probabilísticos enfrentam desafios relacionados à geração de números verdadeiramente aleatórios. A qualidade da aleatoriedade afeta diretamente a precisão e a robustez dos resultados. Por isso, métodos de geração pseudoaleatória são amplamente estudados para garantir resultados confiáveis em aplicações práticas. Com relação a este contexto e sobre o conteúdo estudado, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.\n\nI. As redes Bayesianas são altamente interpretáveis e permitem a modelagem explícita de relações de dependência entre variáveis.\n\nPORQUE\n\nII. As redes Bayesianas utilizam o Teorema de Bayes e grafos acíclicos direcionados (DAGs) para representar e calcular distribuições de probabilidade conjunta.\n\nA respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta.
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🎓 Gabarito
A alternativa correta é E
JUSTIFICATIVA:
A asserção I é verdadeira porque as Redes Bayesianas são modelos gráficos probabilísticos que representam um conjunto de variáveis e suas dependências condicionais via um Grafo Acíclico Direcionado ($DAG$). Essa representação visual torna o modelo intuitivo e interpretável. A asserção II também é verdadeira, pois descreve o fundamento matemático das redes: o uso do Teorema de Bayes para realizar inferências e a estrutura de $DAG$ para fatorar a distribuição de probabilidade conjunta. A relação de justificativa é válida porque a estrutura formal de grafos e a fundamentação probabilística (II) são justamente o que permite a modelagem explícita das dependências e a clareza na interpretação do modelo (I).