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Fundação Vunesp · Exército Brasileiro — Escola de Formação Complementar do Exército (EsFCEx) 2020

Questão 59 — Estatística: Inferência Bayesiana — Prioris Conjugadas

Estatística Inferência Bayesiana — Prioris Conjugadas

Fundação Vunesp 2020

Exército Brasileiro — Escola de Formação Complementar do Exército (EsFCEx) · Oficial do Quadro Complementar do Exército — Área: Estatística · Caderno Versão A

Gabarito disponível

Na abordagem bayesiana, com base no conhecimento que se tem sobre um parâmetro θ, pode-se definir uma família paramétrica de densidades. Nesse caso, a distribuição a priori é representada por uma forma funcional, cujos parâmetros devem ser especificados de acordo com esse conhecimento. Essa abordagem, em geral, facilita a análise e o caso mais importante é o de prioris conjugadas. A ideia é que as distribuições a priori e a posteriori pertençam à mesma classe de distribuições e, assim, a atualização do conhecimento que se tem do parâmetro θ envolve apenas uma mudança nos hiperparâmetros. Nesse caso, assinale a alternativa em que é correto afirmar que a priori é conjugada.
Selecione uma alternativa

Resolução comentada

A Beta é conjugada à Bernoulli.

Com priori Beta(a,b) e dados Bernoulli, a posteriori continua sendo Beta, só com os hiperparâmetros atualizados. Logo a priori é conjugada.

Análise das alternativas

B: a Uniforme não é conjugada à Normal. C: a Poisson é discreta e não serve de priori para a média da Normal (a conjugada é a Normal). D: a Normal não é conjugada à Bernoulli. E: a Beta não é conjugada à Gama (para o parâmetro de taxa da Gama a conjugada é a Gama).

Referência: Prioris conjugadas; Paulino, Turkman & Murteira.

Resolução comentada do VaiConcursos.

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Gabarito: A

Fonte: Gabarito preliminar: Gabarito — página 19 (007 Estatística, Versão A)