


Estude fácil! Tem muito documento disponível na Docsity
Ganhe pontos ajudando outros esrudantes ou compre um plano Premium
Prepare-se para as provas
Estude fácil! Tem muito documento disponível na Docsity
Prepare-se para as provas com trabalhos de outros alunos como você, aqui na Docsity
Encontra documentos específicos para os exames da tua universidade
Prepare-se com as videoaulas e exercícios resolvidos criados a partir da grade da sua Universidade
Responda perguntas de provas passadas e avalie sua preparação.
Ganhe pontos para baixar
Ganhe pontos ajudando outros esrudantes ou compre um plano Premium
prova de probabilidades distribuições regra de Bayes
Tipologia: Esquemas
1 / 4
Esta página não é visível na pré-visualização
Não perca as partes importantes!



Instru¸c˜oes: a prova deve ser feita individualmente. Ela n˜ao visa medir se o grupo sabe. O objetivo ´e obter informa¸c˜ao sobre o que cada aluno sabe. A nota V ser´a dada por
V = min(10, v 0
∑^ n
i=
vi),
onde vi ´e o valor da nota da quest˜ao i. A soma dos valores ´e maior que dez pontos. Quem n˜ao responder `a pergunta 0 ter´a uma prova oral. Apresente as solu¸c˜oes cuidadosamente deixando claro as hip´oteses feitas e mostrando o desenvolvimento matem´atico. Frases telegr´aficas ou equa¸c˜oes soltas n˜ao s˜ao a forma adequada de comunicar os resultados. N˜ao precisa fazer em Latex, provas manuscritas s˜ao bem-vindas. Provas em Word n˜ao o ser˜ao. Numere as paginas e os exerc´ıcios. Grampeie as folhas de forma ordenada por n´umero de quest˜ao. As folhas de provas sem nome ser˜ao enviadas para reciclagem.
Exerc´ıcio 0. Responda: Vocˆe fez a prova de forma individual? Resposta SIM ter´a nota v 0 = 1 e a resposta N AO nota˜ v 0 = 0.
Exerc´ıcio 1. Distribui¸c˜ao normal A vari´avel aleat´oria X tem distribui¸c˜ao normal com media μ e desvio padr˜ao σ.
i=1 x 2 i , onde os^ xi^ s˜ao amostras independentes e igualmente distribuidas (i.i.d) de X.
Valores: .5, .5, 1.
Exerc´ıcio 2. Em uma experiˆencia o operador tem contrˆole de escolha do valor x e pode medir para cada escolha de x o valor de y. Uma corrida da experiˆencia gerou o conjunto de dados (xi, yi)i=1...N. No que segue teremos informa¸c˜ao que os valores de yi s˜ao corrompidos por ru´ıdo gaussiano e independente com m´edia nula e variˆancia σ^2.
Valores: 1., 1.
Exerc´ıcio 3. Considere a seguinte informa¸c˜ao I= “Uma moeda ´e jogada para cima, bate no teto, no ventilador do teto, e cai no ch˜ao plano”. H´a v´arios motivos para atribuir p = 1/2 `a probabilidade que caia a cara para cima, isto ´e p = P (s = 1|I) = 1/2 e q = P (s = − 1 |I) = 1/ 2
. Poderiamos considerar outra experiˆencia I′^ onde p, q tem outro valores (entre zero e um). Consideremos as jogadas independentes, para duas jogadas i e j quaisquer P (si|sj I′) = P (si|I′).
Chame m o n´umero de caras para cima, quando a moeda ´e jogada n vezes. A frequˆencia de caras ´e definida por f = m/n
(1) P (m|N = nI′) =
n! m!(n − m)!
pmqn−m
a probabilidade? A frequˆencia converge, quando n cresce, para a probabilidade p. Toda convergˆencia precisa ser definida em termos de uma distˆancia, que vai para zero quando se toma algum limite. E fundamental entender que a distˆ´ ancia aqui n˜ao ´e , mas ´e a probabilidade que f se afaste de p por mais de . Assim, a frequˆencia f converge em probabilidadea probabilidade p.A conclus˜ao do exerc´ıcio acima ´e fundamental. Como poderiamos definir probabilidades em termos de frequˆencia, se para mostrar que a frequˆencia est´a associada a probabilidade usamos o conceito de convergˆencia em probabilidade? Discuta se ´e errado ou n˜ao definir um conceito usando esse conceito na defini¸c˜ao. Mas o exerc´ıcio acima mostra porque pode parecer sedutor usar a frequˆencia em lugar da pro- babilidade. Se tivermos informa¸c˜ao I′^ sobre uma experiˆencia e dados sobre uma sequˆencia de experimentos nas condi¸c˜oes I′^ podemos atribuir valora probabilidade de forma mais segura. A frequˆencia ´e informa¸c˜ao que pode ser usado para atribuir um n´umero `a probabilidade, mas n˜ao ´e o ´unico tipo de informa¸c˜ao para fazer isso. Valores: 2.
Exerc´ıcio 4. An´alise combinatorial. Considere um conjunto de s´ımbolos A = (a 1 , a 2 , ....an). Pode considerar A como um alfabeto ou uma lista de todas as palavras poss´ıveis ou um dicion´ario sem as defini¸c˜oes. Uma mensagem de tamanho r ´e composta por uma lista de r s´ımbolos. No caso em que as palavras possam ser usadas com reposi¸c˜ao o fato de uma palavra ter sido ou n˜ao usada n˜ao altera a possibilidade de uso futuro. Uma lista ordenada ´e uma mensagem em que a ordem das palavras importa. Uma lista desordenada ´e uma em que s´o o n´umero de vezes em que cada palavra aparece importa.
O caso de mensagens desordenadas com tamanho r e com reposi¸c˜ao ´e mais dif´ıcil. Cada s´ımbolo ai aparece um n´umero de vezes ri. Por motivos que ficar˜ao mais claros ao estudar sistemas f´ısicos, chamamos ri o n´umero de ocupa¸c˜ao do estado i. Os valores de ri s˜ao inteiros entre 0 e r e satisfazem
i=1,n ri^ =^ r. Por ser uma mensagem desordenada pode ser representada por um diagrama como no exemplo abaixo ∗ ∗ | ∗ ∗ ∗ || ∗ ∗∗
que representa a mensagem feita de um dicion´ario de n = 4 s´ımbolos, onde a 1 aparece duas vezes, a 2 trˆes vezes, a 3 nenhuma e a 4 trˆes vezes, ou seja r 1 = 2, r 2 = 3, r 3 = 0, r 4 = 3. O problema foi reduzido a um problema com dois s´ımbolos b 1 = ∗ e b 2 = |, onde b 1 aparece r vezes e b 2 aparece n − 1 vezes, ou seja um total de r + n − 1 s´ımbolos e portanto o n´umero total de mensagens desordenado sem reposi¸c˜ao ´e dado por ( rr!(+nn−−1)!1)!. Voce pode mandar a mensagem ou
simplesmente o conjunto de n´umeros de ocupa¸c˜ao. Como exemplo considere o problema que
Valores: 4.