Questão nº 41

Questão de Tecnologia da Informação · FGV TRF1 2024 (nº 41)

FGV2024Analista Judiciário - Análise de DadosTecnologia da Informação
Gabarito: Cver comentário ↓

Um analista judiciário possui um grande número de processos para examinar e avaliar, os quais se enquadram em apenas duas categorias: A e B. Sabe-se que 25% desses processos se enquadram na categoria A. Sabe-se ainda que a probabilidade de o analista aprovar um processo da categoria A é de 0,8, enquanto a probabilidade de que um processo da categoria B seja aprovado pelo analista é de 0,4.


Com respeito à situação apresentada no texto 1, se um processo é aprovado por esse analista, a probabilidade de que ele pertença à categoria A é:

Resposta comentada

Gabarito Alternativa C

O Teorema de Bayes nos permite calcular a probabilidade de um evento (como um processo pertencer à categoria A) dada a ocorrência de outro evento (como o processo ter sido aprovado), usando as probabilidades iniciais (a priori) e as probabilidades condicionais.

Cálculos:

  • Probabilidade de ser da categoria A: P(A)=0.25P(A) = 0.25
  • Probabilidade de ser da categoria B: P(B)=1P(A)=10.25=0.75P(B) = 1 - P(A) = 1 - 0.25 = 0.75
  • Probabilidade de ser aprovado, dado que é da categoria A: P(AprovadoA)=0.8P(\text{Aprovado} | A) = 0.8
  • Probabilidade de ser aprovado, dado que é da categoria B: P(AprovadoB)=0.4P(\text{Aprovado} | B) = 0.4

Primeiro, calculamos a probabilidade total de um processo ser aprovado, usando a Lei da Probabilidade Total:
P(Aprovado)=P(AprovadoA)×P(A)+P(AprovadoB)×P(B)P(\text{Aprovado}) = P(\text{Aprovado} | A) \times P(A) + P(\text{Aprovado} | B) \times P(B)
P(Aprovado)=(0.8×0.25)+(0.4×0.75)P(\text{Aprovado}) = (0.8 \times 0.25) + (0.4 \times 0.75)
P(Aprovado)=0.20+0.30P(\text{Aprovado}) = 0.20 + 0.30
P(Aprovado)=0.50P(\text{Aprovado}) = 0.50

Agora, aplicamos o Teorema de Bayes para encontrar a probabilidade de um processo pertencer à categoria A, dado que foi aprovado:
P(AAprovado)=P(AprovadoA)×P(A)P(Aprovado)P(A | \text{Aprovado}) = \frac{P(\text{Aprovado} | A) \times P(A)}{P(\text{Aprovado})}
P(AAprovado)=0.8×0.250.50P(A | \text{Aprovado}) = \frac{0.8 \times 0.25}{0.50}
P(AAprovado)=0.200.50P(A | \text{Aprovado}) = \frac{0.20}{0.50}
P(AAprovado)=25P(A | \text{Aprovado}) = \frac{2}{5}

  • (A) Incorreta: 1/5 (0.2) é o produto da probabilidade de aprovação dado A pela probabilidade de A (P(AprovadoA)×P(A)P(\text{Aprovado} | A) \times P(A)), mas não a probabilidade condicional final, pois falta dividir pela probabilidade total de aprovação.
  • (B) Incorreta: 1/4 (0.25) é a probabilidade inicial de um processo pertencer à categoria A (P(A)P(A)), sem considerar a informação de que ele foi aprovado. A armadilha aqui é confundir a probabilidade a priori com a probabilidade condicional a posteriori.
  • (C) Correta: 2/5 é o resultado correto da aplicação do Teorema de Bayes, calculando a probabilidade de um processo ser da categoria A, dado que foi aprovado.
  • (D) Incorreta: 1/2 (0.5) é a probabilidade total de um processo ser aprovado (P(Aprovado)P(\text{Aprovado})), não a probabilidade condicional de pertencer à categoria A dado que foi aprovado.
  • (E) Incorreta: 2/3 (aproximadamente 0.667) seria obtido se ignorássemos as probabilidades iniciais P(A)P(A) e P(B)P(B), calculando a razão P(AprovadoA)/[P(AprovadoA)+P(AprovadoB)]=0.8/(0.8+0.4)=0.8/1.2=2/3P(\text{Aprovado} | A) / [P(\text{Aprovado} | A) + P(\text{Aprovado} | B)] = 0.8 / (0.8 + 0.4) = 0.8 / 1.2 = 2/3. Esta é uma armadilha comum que desconsidera a importância das probabilidades a priori (P(A) e P(B)) no cálculo da probabilidade condicional.

Fonte: FGV TRF1 2024 Analista Judiciário - Análise de Dados (Caderno Tipo 1). Reproduzida para fins de estudo.

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