Filtrar
218 Questões de concurso encontradas
Página 1 de 44
Questões por página:
Questões por página:
Concurso:
BNDES
Disciplina:
Estatística
Um cientista de dados está utilizando SHapley Additive exPlanations (SHAP) para entender a importância das variáveis em um modelo de aprendizado de máquina que prevê a probabilidade de um cliente deixar de ser assinante de um serviço (churn). Considere o seguinte conjunto de dados simplificado com três características para um cliente específico:
A previsão base do modelo, que representa a probabilidade estimada de um cliente se tornar um churn quando nenhuma das características individuais é considerada, é de 0,30.
Considerando-se esse contexto, qual é a probabilidade prevista pelo modelo para que esse cliente deixe de assinar o serviço?
A previsão base do modelo, que representa a probabilidade estimada de um cliente se tornar um churn quando nenhuma das características individuais é considerada, é de 0,30.
Considerando-se esse contexto, qual é a probabilidade prevista pelo modelo para que esse cliente deixe de assinar o serviço?
Concurso:
BNDES
Disciplina:
Estatística
Uma equipe de análise de riscos de um banco de investimentos precisa avaliar o risco de diferentes carteiras de clientes, que possuem ativos em escalas variadas. Para isso, ela decidiu utilizar modelos de aprendizado de máquina, a fim de auxiliar o seu processo de tomada de decisão. Os analistas da equipe perceberam que parte dos ativos disponíveis poderia influenciar desproporcionalmente a análise de risco. Assim, decidiram aplicar a técnica de normalização z-score. Com essa medida, pretendem reduzir a influência de uma variação abrupta no treinamento dos modelos de aprendizado de máquina, promovendo uma comparação justa entre os ativos e uma avaliação mais precisa do risco em cada carteira. Considere que W seja o conjunto de todos os valores em reais dos ativos de carteiras de investimentos que a equipe de analistas precisa avaliar.
Uma das características da normalização z-score é que, em sua definição original (clássica), essa normalização
Uma das características da normalização z-score é que, em sua definição original (clássica), essa normalização
Concurso:
BNDES
Disciplina:
Estatística
O teorema de Bayes é um mecanismo formal para atualizar probabilidades. Considere o caso de um analista de mercado que, após o encerramento de um pregão, pretende divulgar informações sobre a probabilidade de queda de determinada ação. O analista tinha uma previsão inicial de queda dessa ação de 10% e recebeu novas informações sobre a economia, no que diz respeito a um aumento da taxa de juros. O analista tem registros de que, quando houve queda nessa ação, em 20% das vezes essa queda foi precedida pelo aumento dos juros e de que, nos dias em que a ação esteve em alta, apenas em 5% das vezes elas foram precedidas pela notícia de aumento da taxa de juros.
Levando-se em conta esse cenário, e com base no teorema de Bayes, a nova probabilidade de queda da ação será de
Levando-se em conta esse cenário, e com base no teorema de Bayes, a nova probabilidade de queda da ação será de
Concurso:
BNDES
Disciplina:
Estatística
Suponha que as empresas Y, W e Z disputem a obtenção do contrato de prestação de um determinado serviço. A empresa Y estima que ela tenha probabilidade igual à da empresa W de obter o contrato, mas que, por sua vez, é igual a duas vezes a probabilidade de Z obter o mesmo contrato.
Sendo assim, a probabilidade de que as empresas Y ou Z obtenham o contrato é de
Considere que o tamanho de certa população é muito maior que o da amostra e que a probabilidade de z ser menor ou igual a 2 é de aproximadamente 0,975 (P( z ≤2)~0,975).
Com base nisso, o tamanho mínimo da amostra para estimar uma proporção P, com base em uma amostra aleatória simples, com margem de erro de 5% e probabilidade de 95%, é:
Com base nisso, o tamanho mínimo da amostra para estimar uma proporção P, com base em uma amostra aleatória simples, com margem de erro de 5% e probabilidade de 95%, é:
