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Um analista de certa instituição financeira observou que a probabilidade de determinado tipo de cliente atrasar um pagamento é P(A) = 0,2. Caso um cliente esteja com pagamento atrasado, a probabilidade de ele se tornar inadimplente é representada por P(B | A) = 0,4. Por outro lado, considera-se que P(B | AC) = 0, em que AC representa o evento complementar de A, de modo que P(AC) = 0,8.
Com base nessas informações, julgue o seguinte item.

A e AC são eventos independentes.
Um analista de certa instituição financeira observou que a probabilidade de determinado tipo de cliente atrasar um pagamento é P(A) = 0,2. Caso um cliente esteja com pagamento atrasado, a probabilidade de ele se tornar inadimplente é representada por P(B | A) = 0,4. Por outro lado, considera-se que P(B | AC) = 0, em que AC representa o evento complementar de A, de modo que P(AC) = 0,8.
Com base nessas informações, julgue o seguinte item.

P (A ∪ B) = 0,2.
Um analista de certa instituição financeira observou que a probabilidade de determinado tipo de cliente atrasar um pagamento é P(A) = 0,2. Caso um cliente esteja com pagamento atrasado, a probabilidade de ele se tornar inadimplente é representada por P(B | A) = 0,4. Por outro lado, considera-se que P(B | AC) = 0, em que AC representa o evento complementar de A, de modo que P(AC) = 0,8.
Com base nessas informações, julgue o seguinte item.

P(B) ≥ 0,10.
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
Num dia de temporal na cidade, no horário de pico de saída do trabalho, as probabilidades de que três pessoas, em diferentes pontos da cidade, consigam tomar um carro por aplicativo em menos de 15 minutos, são, respectivamente,0,20,0,25 e 0,30. A probabilidade de que nenhuma das três consiga tomar um carro por aplicativo nas condições descritas é de: