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Ano: 2022Banca: FGVOrganização: TJ-DFTDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Otimização Linear
A chance de um evento que ocorre com probabilidade p é
definida como c = p/(1-p).
Quando queremos entender a associação de um fator com um
evento de interesse, em geral computamos a razão de chances,
r = c_0/c_1, onde c_0 é a chance sem a exposição e c_1 é a
chance com a exposição.
Suponha que um analista dispõe de um conjunto de dados
binários Y = (Y_1,..., Y_n), com Y_i tomando valores em {0, 1}
contendo o resultado de um teste de Covid-19 em n pacientes e
que X = (X_1, ..., X_n) é um conjunto de covariáveis também
binárias que indicam se o indivíduo foi (X_i = 1) ou não (X_i = 0) a
uma festa nos últimos dez dias.
O analista quer determinar se a variável X está significativamente
associada com o resultado do teste, Y.
Para tanto, ajusta um modelo de regressão logística utilizando Y
como variável resposta, um termo de intercepto e X como
covariável.
Ele obtém uma estimativa b0 para o intercepto, com erro padrão
s0 e, para o coeficiente de X, uma estimativa b1 erro padrão s1.
O intervalo de confiança de 90% para a razão de chances é:
Ano: 2017Banca: IBFCOrganização: EBSERHDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Otimização Linear
São características necessárias para resolução de
problemas de Programação Linear, exceto:
Ano: 2024Banca: IF-ESOrganização: IF-ESDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Otimização Linear
A programação linear é uma das técnicas mais utilizadas na abordagem de problemas em
Pesquisa Operacional que se utiliza da construção de um modelo matemático. Apesar de não
haver regra fixa, o raciocínio pode ser organizado a partir de um roteiro preestabelecido,
conforme descrito abaixo:
Ano: 2018Banca: UECE-CEVOrganização: FuncemeDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Otimização Linear
Modelos de rede de fluxo são muito
empregados para simular e otimizar o processo de
alocação de água em uma bacia com múltiplos usos.
Tais modelos representam um sistema de recursos
hídricos por meio de nós e arcos. Os nós geralmente
representam reservatórios, demandas, confluências,
entre outros, enquanto arcos fazem a ligação entre
os nós, representando trechos de rio, adutoras,
canais etc. Escreva V ou F conforme seja verdadeiro
ou falso o que se afirma a seguir sobre o processo de
otimização de uma rede de fluxo.
( ) Embora empregue uma função objetivo
linear, é, na verdade, um problema de
otimização não linear devido ao uso de
restrições não lineares.
( ) Para cada arco do problema, é preciso impor
duas restrições, os fluxos máximo e mínimo
que podem passar pelo arco. Tais valores
podem variar no tempo.
( ) Perdas por evaporação nos reservatórios são
estimadas por meio de restrições não
lineares.
( ) Prioridades no atendimento às diferentes
demandas do sistema são incluídas no
conjunto de restrições imposto ao problema
de otimização.
Está correta, de cima para baixo, a seguinte
sequência:
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TRF - 6ª REGIÃODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Otimização Linear | Estatística Descritiva | Covariância e Correlação
1 > x <- c(2,1,3,5,6)
2 > y <- matrix(1:25, nrow = 5)
Com base no código precedente, escrito em R, em que os números à esquerda do sinal “>” indicam o número da linha do código, julgue o item a seguir, assumindo que a tecla Enter foi pressionada após cada linha de comando do código.
O comando x == 1:5 produzirá uma lista de valores, dos quais apenas um é TRUE.
Ano: 2016Banca: IF-RSOrganização: IF-RSDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Otimização Linear
“Um problema de programação linear (PPL)
é um problema de programação matemática em
que as funções-objetivo e de restrições são
lineares” (LACHTERMACHER, 2009, p. 20).
Assinale a única alternativa que apresenta a
forma-padrão de um problema de programação
linear.
Uma empresa de energia está tentando minimizar os custos de
produção de energia em duas plantas.
O custo de produção na Planta A é de R$5,00 por unidade e na
Planta B é de R$3,00 por unidade.
A empresa precisa atender a uma demanda mínima mensal de
4 unidades de energia e garantir que a produção da Planta A seja
pelo menos metade da produção da Planta B.
O custo mínimo mensal de produção da empresa, respeitando as
restrições colocadas, é
Ano: 2024Banca: INSTITUTO AOCPOrganização: TRF - 2ª REGIÃODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Otimização Linear
A Razão das Chances é definida pela razão entre a probabilidade de sucesso e a probabilidade de insucesso, ou seja, p/1–p. Então, assumindo y = β0 + β1X1 + ... + βp-1Xp-1 = X' β , tem-se no Modelo Logístico p = p(X) = p(X1, X2, ... , Xp-1) = ey/ey+1 = 1/1+e-y= 1/1+e-x'β. Portanto, a Razão das Chances no Modelo Logístico é
Ano: 2018Banca: UECE-CEVOrganização: FuncemeDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Otimização Linear
O método dos Pesos (MP) e o método das
Restrições (MR) são métodos antigos usualmente
empregados para gerar uma aproximação da frente
de Pareto em um problema de otimização
multiobjetivo. Escreva V ou F conforme seja
verdadeiro ou falso o que se afirma sobre esses
métodos no âmbito de um problema com dois
objetivos.
( ) O MP transforma um problema com dois
objetivos em um problema com um único
objetivo apenas.
( ) No MP, para obter cada solução não
dominada é necessário resolver um
problema de otimização.
( ) No MP, diferentes pesos resultam em
diferentes soluções na frente de Pareto.
( ) No MR, um dos objetivos passa a ser tratado
como uma restrição do problema de
otimização.
Está correta, de cima para baixo, a seguinte
sequência:
Ano: 2018Banca: UECE-CEVOrganização: FuncemeDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Otimização Linear
algoritmo MOPSO (Multiobjective Particle
Swarm Optimization) é uma versão do algoritmo de
enxame de partículas que permite obter um conjunto
de soluções não dominadas em um problema
multiobjetivo. Nesse algoritmo, a cada iteração, uma
dada partícula (solução) tem sempre associada a ela
uma melhor solução global e uma melhor solução
individual. Escreva V ou F conforme seja verdadeiro
ou falso o que se afirma a seguir sobre esse
algoritmo.
( ) Funciona apenas com dois objetivos.
( ) Em uma dada iteração, se uma partícula
(solução) não pertence à frente de Pareto, a
melhor solução global a ser associada a essa
partícula é selecionada de forma aleatória a
partir de soluções da frente de Pareto que a
dominam.
( ) Numa dada iteração, se uma partícula
(solução) pertence à frente de Pareto, a
melhor solução global associada a essa
partícula é selecionada de forma aleatória a
partir de soluções da frente de Pareto.
( ) Em uma dada iteração, se a nova posição da
partícula (solução) não domina e nem é
dominada pela sua melhor posição
individual, então, a sua melhor posição
individual é alterada para a nova posição.
Está correta, de cima para baixo, a seguinte
sequência: