Questão de Estatística · FCC TRT17 2022 (nº 60)

Métodos de simulação estática são técnicas que geram amostras independentes de uma distribuição de probabilidade para estimar suas características, sem envolver a evolução de um sistema ao longo do tempo ou dependência entre as amostras.

(A) Incorreta: Amostrador de Gibbs e Metropolis são métodos de Markov Chain Monte Carlo (MCMC), que são simulações dinâmicas, pois geram amostras dependentes que formam uma cadeia de Markov.
(B) Correta:

• Monte Carlo (básico): Refere-se a métodos que usam amostragem aleatória para estimar quantidades, onde as amostras são independentes.
• Aceitação/Rejeição: Gera amostras independentes de uma distribuição complexa usando uma distribuição proposta mais simples.
• Reamostragem ponderada (Importance Sampling): Estima características de uma distribuição usando amostras independentes de outra distribuição, ponderando-as.
  Todos são métodos que geram amostras independentes e, portanto, são considerados estáticos.
  (C) Incorreta: Markov Chain Monte Carlo (MCMC) e Metropolis são métodos de simulação dinâmica, pois geram amostras dependentes.
  (D) Incorreta: Metropolis e Metropolis-Hastings são métodos de Markov Chain Monte Carlo (MCMC), que são simulações dinâmicas. A armadilha aqui é que o termo "Monte Carlo" é amplo, mas quando se distingue entre métodos estáticos e dinâmicos, "Monte Carlo" sozinho geralmente se refere a métodos de amostragem independente, enquanto MCMC (incluindo Metropolis e Metropolis-Hastings) é a categoria dinâmica.
  (E) Incorreta: Expectation-Maximization (EM) é um algoritmo iterativo para encontrar estimativas de máxima verossimilhança, não um método de simulação para gerar amostras. Metropolis é um método de simulação dinâmica.