Questão FC261421
Sobre Inferência Bayesiana analise as seguintes afirmativas: l. Esta é uma área da estatística que não faz nenhum uso da função de verossimilhança. ll. É um importante ramo da esta
Estatística Bayesiana
IDECAN · 2024
Sobre Inferência Bayesiana analise as seguintes afirmativas:
l. Esta é uma área da estatística que não faz nenhum uso da função de verossimilhança.
ll. É um importante ramo da estatística, nesta área de estudo é possível que o pesquisador incorpore informações prévias sobre os parâmetros que se deseja estudar.
lll. Pode ser usada nos estudos de Aprendizagem de Máquina.
lV. Em muitas situações, quando não é possível encontrar distribuições a posteriori fechadas, esta teoria fará forte uso de método computacionais, dentre os quais podem-se citar o Algoritmo de Metropólis e o Amostrador de Gibbs, ambos baseados em Cadeias de Markov Monte Carlo (MCMC).
Tendo como base estas afirmações, pode-se concluir que o número de afirmativas verdadeiras é
- 4.
- 1.
- 2.
- 3.
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Gabarito
D
Comentário do professor
A opção D (3) é correta porque as afirmativas II, III e IV são verdadeiras.
Inferência Bayesiana permite incorporar informações prévias sobre parâmetros através da prior \(p(\theta)\); a atualização com os dados é dada pela regra de Bayes: \(p(\theta\mid y)\propto p(y\mid\theta)\,p(\theta)\).
Essa abordagem é amplamente utilizada em Aprendizagem de Máquina — por exemplo em redes bayesianas, modelos de mistura, processos gaussianos e em versões bayesianas de redes neurais — por fornecer incerteza probabilística sobre previsões.
Quando a posteriior não tem forma fechada, recorrem-se a métodos numéricos como MCMC, incluindo os algoritmos de Metropolis e Gibbs, para aproximar \(p(\theta\mid y)\).
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