Exercícios de Probabilidade - Lista 1 Calcular e, após, Modelar no NETICA



Documentos relacionados
Prof.: Joni Fusinato

PROBABILIDADE CONDICIONAL E TEOREMA DE BAYES

SME0320 Estatistica ICMC-USP Ricardo Ehlers Lista 4

Lista 2 de exercícios

Probabilidade Condicional e Independência

Lista Probabilidades

Introdução ao tema das Redes Bayesianas

Universidade Federal de Ouro Preto. Probabilidade e avaliação de testes diagnósticos

NOÇÕES DE PROBABILIDADE

Inteligência Artificial. Raimundo Osvaldo Vieira [DECOMP IFMA Campus Monte Castelo]

Análise Decisional: integridade e validação Por: Lionel Morgado Susana Silva

Aprendizagem de Máquina

Prof.Letícia Garcia Polac. 26 de setembro de 2017

Parte 3 Probabilidade

Noções sobre probabilidade

Cap. II EVENTOS MUTUAMENTE EXCLUSIVOS E EVENTOS NÃO- EXCLUSIVOS

Bioestatística: Probabilidade. Prof: Paulo Cerqueira Jr.

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA

Probabilidade. Ricardo Ehlers Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo

Probabilidade Condicional. Prof.: Ademilson

Parte 4 Variáveis aleatórias

Redes Bayesianas. Introdução. Teoria da Probabilidade. Manipulação de Conhecimento Incerto

Lista 2: Probabilidade Condicional

FATEC GT/ FATEC SJC ESTATÍSTICA I

Probabilidade. Ricardo Ehlers Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo

1 Noções de Probabilidade

INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE

Processos Estocásticos. Luiz Affonso Guedes

A B e A. Calcule as suas respectivas probabilidades.

Regras de probabilidades

Modelos de Probabilidade e Inferência Estatística

Lista de Exercícios #1 Assunto: Probabilidade

Estatística Bayesiana EST047

1.4.2 Probabilidade condicional

Independência Regra de Bayes Redes Bayesianas

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA

1073/B - Introdução à Estatística Econômica

Estatística e Modelos Probabilísticos - COE241

Conceitos básicos de teoria da probabilidade

Probabilidade Condicional

PROBABILIDADES E INTRODUÇÃO A PROCESSOS ESTOCÁSTICOS. Aula 2 07 e 08 março MOQ-12 Probabilidades e Int. a Processos Estocásticos

Se a bola retirada da urna 1 for branca temos, pelo princípio da multiplicação:

Costa, S.C. 1. Universidade Estadual de Londrina Departamento de Estatística. Probabilidades. Silvano Cesar da Costa.

ESTATÍSTICA I LISTA DE EXERCÍCIOS 2 GABARITO

Prof. Tiago Viana Flor de Santana Sala 07

3.3. Diga qual é o número médio e a variância dos animais que sobrevivem?

Estatística Básica. Probabilidade. Renato Dourado Maia. Instituto de Ciências Agrárias. Universidade Federal de Minas Gerais

CE055 - Bioestatística A - Prova 1 - Gabarito

2. INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE

Processos Estocásticos. Introdução. Probabilidade. Introdução. Espaço Amostral. Luiz Affonso Guedes. Fenômenos Determinísticos

Eisencraft e Loiola 2.1 Probabilidade 37. Para resolver problemas de probabilidades são necessários 3 passos:

1 Definição Clássica de Probabilidade

Confiabilidade de sistemas. Uma importante aplicação de probabilidade nas engenharias é no estudo da confiabilidade de sistemas.

De quantas formas distintas a estratégia desse cliente poderá ser posta em prática?

Probabilidade I. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba

Teoria das Probabilidades

Teoria das Probabilidades

Disciplina: Prof. a Dr. a Simone Daniela Sartorio de Medeiros. DTAiSeR-Ar

CONTABILOMETRIA. Revisão de Probabilidade e Teorema de Bayes

Universidade Federal de Lavras

Teoria das Probabilidades

Aula 07 Introdução ao Cálculo de Probabilidades

Matemática E Extensivo V. 5

Conceitos de Probabilidade

Probabilidades. última atualização: 5 de junho de 2012

Probabilidade Condicional

Estatística e Modelos Probabilísticos - COE241

Notas de aula. Idemauro Antonio Rodrigues de Lara

PROBABILIDADE. Há várias definições para probabilidade. As três mais utilizadas são: Clássica, Frequentista e Axiomática

2. INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA. Cálculo das Probabilidades e Estatística I. Segunda Lista de Exercícios

3. (Apostila 1 - ex.1.4) Defina um espaço amostral para cada um dos seguintes experimentos

Estatística e Modelos Probabilísticos - COE241

Bioestatística F Testes Diagnósticos

Lista de exercícios Defina o espaço amostral para cada um dos seguintes experimentos aleatórios:

Estatística Aplicada. Árvore de Decisão. Prof. Carlos Alberto Stechhahn PARTE II. Administração. p(a/b) = n(a B)/ n(b)

Estatística Empresarial. Fundamentos de Probabilidade

Aula 06. Introdução ao Cálculo de Probabilidades. Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 1

Sumário. 2 Índice Remissivo 12

Probabilidade I. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba. Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula Distribuição Geométrica 08/14 1 / 13

Probabilidade. Prof. Hemílio Fernandes Campos Coêlho. Departamento de Estatística - Universidade Federal da Paraíba - UFPB

Aula 4. NOÇÕES DE PROBABILIDADE

MATEMÁTICA A - 12o Ano Probabilidades - Teoremas e operações com conjuntos Propostas de resolução

Parte II. votos D 34 A 66 P 63. D e A 17. D e P 22. A e P 50. D,A e P 10. Sem problemas

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA CENTRO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE DEPARTAMENTO DE SAÚDE PÚBLICA AULA TESTES DIAGNÓSTICOS Eleonora D Orsi Lúcio

ESCOLA SECUNDÁRIA COM 3º CICLO D. DINIS 12º ANO DE ESCOLARIDADE DE MATEMÁTICA A Tema I Probabilidades e Combinatória

Testes de Hipóteses. Ricardo Ehlers Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo

Princípios de Bioestatística Conceitos de Probabilidade

Lista de exercícios 2 Métodos Estatísticos Básicos

INF 1771 Inteligência Artificial

Bioestatística e Computação I

Aula 07. Modelos Probabilísticos. Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 1

EST029 Cálculo de Probabilidade I Cap. 3: Probabilidade Condicional e Independência

Capítulo 4. Introdução à teoria das probabilidades. 4.1 Noções de conjuntos Operações básicas com conjuntos

NOÇÕES DE PROBABILIDADE

2. Nas Figuras 1a a 1d, assinale a área correspondente ao evento indicado na legenda. Figura 1: Exercício 2

Transcrição:

1 Exercícios de Probabilidade - Lista 1 Calcular e, após, Modelar no NETICA 1) Os dados da tabela abaixo descrevem o desempenho de alunos de graduação na disciplina de Probabilidade oferecida para alunos do Centro Tecnológico UFSC. Sexo Aprovado Reprovado Total Masculino 60 10 70 Feminino 30 0 30 Total 90 10 100 Considerando que será realizada a seleção aleatória de um estudante obtenha a probabilidade de ocorrência dos seguintes eventos: a) A: O estudante é do sexo masculino b) B: O estudante foi aprovado c) C: O estudante é do sexo masculino e foi aprovado d) E a probabilidade do evento: O aluno é do sexo masculino ou foi aprovado : Torne a calcular a probabilidade dos eventos considerando agora que você tem as seguintes informações: e) D: O estudante foi aprovado, recalcule a probabilidade do item a. f) E: O estudante selecionado é do sexo masculino, recalcule a probabilidade do item b. Na tabela acima estão descritos o Sexo e o Resultado obtido na disciplina, que conclusão você chega se tiver as seguintes informações: g) G: O estudante foi reprovado h) H: O estudante é do sexo feminino Verifique se a condição de independência é satisfeita para os eventos A e B acima descritos. 2) Um certo meteorologista acerta 80% dos dias em que chove e 90% dos dias em que não chove. Em determinada região ocorre chuva em 10% dos dias. Considerando um dia qualquer obtenha a probabilidade dos seguintes eventos: a) A: Há a previsão de chuva. b) B: Ocorrência de chuva, se houve a previsão de chuva. c) C: Ocorrência de chuva, se houve a previsão de não chuva. 3) Em uma determinada região é feito o controle da qualidade da água por um bioquímico, que declarou que a água estará contaminada se houver a presença de "bacilos tipo A" e/ou

2 "bacilos B e tipo C, simultaneamente". Informou ainda que em aproximadamente 30% das análises encontrou bacilos tipo A, em 20% encontrou tipo B e em 50% bacilos tipo C. Por outro lado, sabe-se que existindo bacilos tipo A não existirão bacilos tipo B. Existindo bacilos tipo B reduz à metade a chance de ocorrência de bacilos C. Obtenha a probabilidade de ocorrência dos seguintes eventos: a) A água está contaminada. b) Presença de bacilos tipo B na água", considerando que você tem a informação que a água está contaminada. c) Considerando que você tem a informação de que há a presença de bacilos tipo B na água, recalcule a probabilidade do item a. 4) Duas máquinas M1 e M2 produzem o mesmo tipo de parafuso. A produção diária de cada uma dessas máquinas é 10000 e 15000 parafusos e a fração defeituosa é 0,5% e 1,0%, respectivamente. A produção diária é armazenada conjuntamente sem separação. Considerando que ao selecionar ao acaso um parafuso da produção total diária e procurando identificar os seguintes eventos: Mi: O parafuso foi produzido por Mi. D: O parafuso é defeituoso. ND: "O parafuso é não defeituoso". Resolva: a) Se o parafuso é defeituoso, qual a probabilidade dele ter vindo da máquina Mi? b) Se o parafuso é não defeituoso, qual a probabilidade dele ter vindo da máquina Mi? Verifique se a ocorrência do evento D é informação relevante para você tirar alguma conclusão sobre o evento Mi. E a ocorrência do evento ND é relevante para a ocorrência do evento Mi? 5) Suponha que a taxa de prevalência de determinada doença é 1/1000 habitantes de uma determinada cidade. Para o diagnóstico desta doença há dois testes laboratoriais. O teste 1 resulta em positivo se o paciente tiver a doença, e em 5% das vezes quando não há a presença de doença. O teste 2 dá falso positivo somente em 0,5% das vezes e dá positivo positivo em 80%. Para um paciente que realiza os dois testes laboratoriais qual a probabilidade dos seguintes eventos: a) A: Resultado positivo nos dois testes b) B: O paciente é portador da doença, após saber que ocorreu o item a. c) Probabilidade de a pessoa estar doente, com base somente no teste 1: d) Probabilidade de a pessoa estar doente, baseado no teste 2: e) Verifique a sensibilidade e especificidade do teste 1. 6) Você tem 90% de probabilidade de acertar esta questão e seu colega 80%. Considerando que sua solução independe da solução realizada por seu colega, resolva: a) calcule a probabilidade de que somente uma resposta esteja correta. b) faça uma RB com seguintes nodos: Nodo 1 : representa o seu resultado. Nodo 2: representa o resultado de seu colega. Nodo 3: o numero total de questões corretas.

3 Exercícios de Probabilidade - Lista 2 Calcular e, após, Modelar no NETICA 1) Considere um sistema de alarme com dois detectores. Cada um deles pode ter algum dos componentes (evidências): e1 = (emite um som alto); e2 = (não emite som) e e3 =(emite um som baixo). Considere a variável H = {H1, H2, H3, H4} definida pelas seguintes hipóteses: H1 = (não arrombamento, entrada de animal) H2 = (tentativa de arrombamento, janela quebrada) H3 = (tentativa de arrombamento, porta quebrada) H4 = (não arrombamento, nem entrada de animal) As ligações entre as evidências e as hipóteses são dadas na tabela abaixo, onde os valores no corpo da tabela representam a probabilidade condicional P(ej/Hi): Hipóteses Evidências e1 = som alto e2 = não soa e3 = som baixo H1 0,10 0,40 H2 0,44 0,06 H3 0,40 0,10 H4 0,00 1,00 0,00 Considere que o seguinte vetor de probabilidades a priori: (Hi) = ( 0,099 0,009 0,001 0,891 ) Calcule a probabilidade de arrombamento sabendo que um detector emitiu um som alto (e1) e que o outro permaneceu em silêncio (e2), para as seguintes situações: a) as evidências foram observadas simultaneamente; b) primeiro observou-se e1 e após e2; c) primeiro observou-se e2 e após e1.

4 Rede Bayesiana - Lista 3 - Calcular e, após, Modelar no NETICA 1) Para o diagnóstico de Edemas Subcutâneos Generalizados, tais como Celulite e Alergia, são considerados os seguintes sintomas: Febre, Cor Local, Dor História de Alergia e Prurido. A seguir são explicitadas as probabilidades a priori P(Hi) e as probabilidades condicionais P(e/Hi). Tab. 1 - Probabilidade de cada hipótese diagnóstica. Hipóteses Diagnósticas P(Hi) Celulite Alergia Tab. 2 Probabilidades condicionais de cada sintoma em relação às hipóteses diagnósticas. Evidências P(ek/Celulite) P(ek/Alergia) Febre 0,85 0,15 Cor Local Roxa Rósea Dor Leve Intensa História Alergia Família Prurido 0,03 0,97 0,03 0,97 Com os dados acima: a) Desenvolva um Sistema Especialista Probabilístico para Apoio ao Diagnóstico de Edemas Subcutâneos Localizados. b) Explicite algumas probabilidades da rede bayesiana.

5 2) Para o diagnóstico da Dor de Cabeça nas seguintes intensidades: Forte, Média, Fraca ou Nenhuma, são considerados os seguintes sintomas: Alimentação, Álcool, Estresse e Mudança Climática. A seguir são explicitadas as probabilidades a priori P(Hi) e as probabilidades condicionais P(e/Hi). Tab. 1 - Probabilidade de cada hipótese diagnóstica. Hipóteses Diagnósticas P(Hi) Forte 0,01000 Média 0,03333 Fraca 0,09000 Nenhuma 0,86667 Tab. 2 Probabilidades condicionais de cada sintoma em relação as hipóteses diagnósticas. Evidências P(ek/Forte) P(ek/Média) P(ek/Fraca) P(ek/Nenhuma) Alimentação Adequada Indequada 0,10 0,90 0,40 0,60 Álcool 0,90 0,10 0,55 0,45 Estresse Mudança climática 0,60 0,40 Com os dados acima: a) Desenvolva um Sistema Especialista Probabilístico para Apoio ao Diagnóstico de Dor de Cabeça. b) Explicite algumas probabilidades da rede bayesiana.