Um pesquisador está desenvolvendo um modelo estatístico para descrever a ocorrência de falhas em sensores em uma rede de equipamentos agrícolas. Com base em dados históricos, que incluem registros de falhas e fatores associados, tais como temperatura, umidade e frequência de transmissão dos sensores, o pesquisador obteve as seguintes informações: 

• a probabilidade de um sensor falhar (F) em condições de alta umidade (U) é P(F | U) = 0,4;

• a incidência de eventos de alta umidade é dada pela probabilidade P(U) = 0,3;

• a probabilidade de um sensor falha... Ver mais

        Um pesquisador está desenvolvendo um modelo estatístico para descrever a ocorrência de falhas em sensores em uma rede de equipamentos agrícolas. Com base em dados históricos, que incluem registros de falhas e fatores associados, tais como temperatura, umidade e frequência de transmissão dos sensores, o pesquisador obteve as seguintes informações: 

• a probabilidade de um sensor falhar (F) em condições de alta umidade (U) é P(F | U) = 0,4;

• a incidência de eventos de alta umidade é dada pela probabilidade P(U) = 0,3;

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        Um pesquisador está desenvolvendo um modelo estatístico para descrever a ocorrência de falhas em sensores em uma rede de equipamentos agrícolas. Com base em dados históricos, que incluem registros de falhas e fatores associados, tais como temperatura, umidade e frequência de transmissão dos sensores, o pesquisador obteve as seguintes informações: 

• a probabilidade de um sensor falhar (F) em condições de alta umidade (U) é P(F | U) = 0,4;

• a incidência de eventos de alta umidade é dada pela probabilidade P(U) = 0,3;

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        Um pesquisador está desenvolvendo um modelo estatístico para descrever a ocorrência de falhas em sensores em uma rede de equipamentos agrícolas. Com base em dados históricos, que incluem registros de falhas e fatores associados, tais como temperatura, umidade e frequência de transmissão dos sensores, o pesquisador obteve as seguintes informações: 

• a probabilidade de um sensor falhar (F) em condições de alta umidade (U) é P(F | U) = 0,4;

• a incidência de eventos de alta umidade é dada pela probabilidade P(U) = 0,3;

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Julgue os itens a seguir, considerando que, a partir do desenvolvimento de um sistema preditivo para estimar a produção agrícola (X) com base em dados climáticos como precipitação (P) e temperatura (T), obteve-se a matriz de covariâncias referente à distribuição conjunta (X, P, T),

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Julgue os itens a seguir, considerando que, a partir do desenvolvimento de um sistema preditivo para estimar a produção agrícola (X) com base em dados climáticos como precipitação (P) e temperatura (T), obteve-se a matriz de covariâncias referente à distribuição conjunta (X, P, T),

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Julgue os itens a seguir, considerando que, a partir do desenvolvimento de um sistema preditivo para estimar a produção agrícola (X) com base em dados climáticos como precipitação (P) e temperatura (T), obteve-se a matriz de covariâncias referente à distribuição conjunta (X, P, T),

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Julgue os itens a seguir, considerando que, a partir do desenvolvimento de um sistema preditivo para estimar a produção agrícola (X) com base em dados climáticos como precipitação (P) e temperatura (T), obteve-se a matriz de covariâncias referente à distribuição conjunta (X, P, T),

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Acerca de técnicas utilizadas na ciência de dados, julgue o item a seguir. 

O algoritmo Naive Bayes é inadequado para, por exemplo, a análise de dados de produção agrícola na previsão da qualidade de grãos de café, pois exige uma independência completa entre variáveis como pH do solo, umidade e temperatura, e não apresenta bons resultados quando essas variáveis são correlacionadas. 

Acerca de técnicas utilizadas na ciência de dados, julgue o item a seguir. 

A PCA (análise de componentes principais) é uma técnica que transforma variáveis correlacionadas em componentes principais ortogonais, o que permite a redução da dimensionalidade dos dados; a seleção dos componentes principais é realizada com base na variância explicada por cada componente.