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No contexto da meteorologia, a função densidade de probabilidade é utilizada para prever fenômenos, como a quantidade de chuva em uma região. Os meteorologistas utilizam modelos que distribuem a probabilidade de diferentes volumes de precipitação durante um período, como um mês. Eles garantem que seus modelos estão corretos verificando se duas condições essenciais são atendidas. Baseado nisso, quais são as duas condições que a função densidade de probabilidade deve satisfazer em tais modelos meteorológicos?
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🎓 Gabarito Comentado (AVA):
JUSTIFICATIVA
A alternativa “A área sob a curva da função deve ser igual a 1 e a função deve sempre retornar valores positivos ou zero” está correta pois, uma função densidade de probabilidade (fdp) para uma variável contínua deve sempre ter uma área sob a curva igual a 1, o que representa a totalidade da probabilidade, e a função nunca pode retornar valores negativos, pois probabilidades negativas não têm significado prático. A alternativa “A função deve prever com precisão os dias chuvosos e a área sob a curva deve ser igual a 2” está incorreta porque a área sob a curva de uma fdp deve ser igual a 1, e não 2, para que represente a totalidade da probabilidade. A alternativa “A função deve assegurar que a probabilidade de chuva nunca seja negativa e a área sob a curva deve refletir o volume total de chuva“ está incorreta pois, Embora a probabilidade de chuva nunca possa ser negativa, esta alternativa é incorreta pois sugere que a área sob a curva deve refletir o volume total de chuva, o que não é uma condição necessária para uma fdp. A alternativa “A função deve permitir a previsão de chuvas extremas e a área sob a curva deve ser proporcional ao número de dias chuvosos” está incorreta porque, embora uma fdp possa permitir a previsão de chuvas extremas, a área sob a curva não deve ser proporcional ao número de dias chuvosos, mas sim igual a 1. A alternativa “A função deve se ajustar perfeitamente aos dados históricos de chuva e a área sob a curva deve ser maior que 1” está incorreta porque, apesar de uma fdp precisar se ajustar aos dados, a condição de que a área sob a curva deve ser maior que 1 é contrária ao princípio fundamental de que deve ser igual a 1.