Em qual das seguintes situações o uso da abordagem bayesiana de probabilidade é mais adequado?
(A) -
calcular a probabilidade de chover amanhã com base nos dados históricos de chuva.
(B) -
determinar a probabilidade de uma pessoa ser portadora de uma doença com base em seus sintomas.
(C) -
estimar a probabilidade de um dado cair em "6" após ser lançado.
(D) -
prever a probabilidade de uma empresa ter lucro no próximo ano com base em seu desempenho anterior.
(E) -
calcular a probabilidade de um time de futebol vencer uma partida com base em seu histórico de vitórias e derrotas.
Explicação
A abordagem bayesiana é usada quando temos informações prévias (priori) sobre a probabilidade de um evento e queremos atualizar essas informações com base em novas evidências. na situação (b), temos informações prévias sobre a probabilidade de uma pessoa ser portadora de uma doença com base em sua idade, sexo e histórico médico. quando novos sintomas são observados, podemos atualizar essas informações usando a abordagem bayesiana para obter uma probabilidade mais acurada.
Análise das alternativas
As demais alternativas não se adequam tão bem ao uso da abordagem bayesiana:
- (a): a abordagem clássica é mais adequada para calcular probabilidades com base em dados históricos.
- (c): a abordagem clássica também é mais adequada para este tipo de cálculo de probabilidade.
- (d): a abordagem frequentista é mais adequada para prever probabilidades com base em dados de longo prazo.
- (e): a abordagem frequentista também é mais adequada para este tipo de previsão de probabilidade.
Conclusão
A abordagem bayesiana de probabilidade é particularmente útil em situações onde temos informações prévias sobre um evento e queremos atualizá-las com base em novas evidências.