Interessante entender que as probabilidades podem mudar em relação ao um novo dado e que aparentemente não é tão intuitivo como se pode pensar em problemas mais simples.
Muito interessante. Concordo com Caio com relação à proporção de tatuados. Porque mesmo que reduzir a porcentagem de suspeita (reduzi até o, 30%) do delegado a porcentagem de suspeita cresce na resposta final. Gostei da abordagem. Obrigada, professor.
Interessante no problema do suspeito tatuado é que se uma proporção alta da população fosse tatuada, pouco aumentaria a probabilidade de ser culpado. Quanto menor a proporção de tatuados na população, maior é a suspeita. A abordagem bayesiana bate com o "bom senso". Saber que o culpado tem uma característica rara aumenta a probabilidade do suspeito que tenha essa característica seja o culpado.
Oi, professor. Em alguns problemas encontro dificuldade em estabelecer o espaço amostral. Por exemplo em 15:09, no problema das cartas dentro do chapéu, qual seria o espaço amostral?
bolei um espaço amostral de 6 elementos envolvendo face sup ou inf revelada, cor da face sup, cor da face inf (são 6, pq por duas vezes as 2 primeiras coordenadas determinam a 3a : (sup, sup verm) e (inf, inf pet)). está certo? de maneira geral, existe algum procedimento padrão pra construção do espaço amostral? depende da pergunta que desejo responder? complicado isso
Interessante entender que as probabilidades podem mudar em relação ao um novo dado e que aparentemente não é tão intuitivo como se pode pensar em problemas mais simples.
Muito interessante. Concordo com Caio com relação à proporção de tatuados. Porque mesmo que reduzir a porcentagem de suspeita (reduzi até o, 30%) do delegado a porcentagem de suspeita cresce na resposta final. Gostei da abordagem. Obrigada, professor.
Interessante no problema do suspeito tatuado é que se uma proporção alta da população fosse tatuada, pouco aumentaria a probabilidade de ser culpado. Quanto menor a proporção de tatuados na população, maior é a suspeita.
A abordagem bayesiana bate com o "bom senso". Saber que o culpado tem uma característica rara aumenta a probabilidade do suspeito que tenha essa característica seja o culpado.
Exatamente Caio, é fundamental entender essa interpretação.
Professor, suas aulas excelentes. Gostaria de saber qual o programa que o senhor usou pra fazer o vídeo.
Olá Helenice, eu uso o Notability, da Apple, mas há outras opções. Basta ser um editor de pdf em que é possível escrever.
@@FranciscoRodrigues obrigada, professor!
Professor, nesse exemplo da moeda o resultado não seria 17/48?
@@FranciscoRodrigues Professor, creio que ele esteja falando do primeiro exemplo das moedas, as de ouro e prata.
@@hotbiugue1 Nesse caso é 17/48 mesmo. Obrigado pelo aviso!
Eh isso mesmo Rafael, no exemplo 10:25 o resultado é 17/48.
@@FranciscoRodrigues No exemplo das cartas, a parte de baixo da penúltima fração seria "1/6+1/3", não? 18:28
Oi, professor. Em alguns problemas encontro dificuldade em estabelecer o espaço amostral. Por exemplo em 15:09, no problema das cartas dentro do chapéu, qual seria o espaço amostral?
bolei um espaço amostral de 6 elementos envolvendo face sup ou inf revelada, cor da face sup, cor da face inf (são 6, pq por duas vezes as 2 primeiras coordenadas determinam a 3a : (sup, sup verm) e (inf, inf pet)). está certo?
de maneira geral, existe algum procedimento padrão pra construção do espaço amostral? depende da pergunta que desejo responder? complicado isso