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Seja um modelo dinâmico discreto unidimensional de caminhada
aleatória dado por:
Em que xk e yk são, respectivamente, o estado a ser estimado e a
medição no tempo k. As variáveis aleatórias qk e rk possuem
distribuição normal com média nula e variâncias Q e R,
respectivamente, ambas iguais a 1. Assuma, ainda, que a distribuição
de probabilidade do estado no tempo k independe da distribuição
de probabilidade dos estados anteriores (i.e., o sistema atende à
propriedade de Markov).
Em um determinado instante de tempo k − 1, o estado estimado
por um filtro de Kalman é dado por 2,5 e sua variância é estimada
em 1,0.
No instante de tempo k, obtém-se uma medição igual a 3,1.
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- Fundamentos de ProgramaçãoAlgoritmosConceitos Básicos de Algoritmos
- Fundamentos de ProgramaçãoEstruturas de Dados
Seja um modelo dinâmico discreto unidimensional de caminhada
aleatória dado por:
Em que xk e yk são, respectivamente, o estado a ser estimado e a
medição no tempo k. As variáveis aleatórias qk e rk possuem
distribuição normal com média nula e variâncias Q e R,
respectivamente, ambas iguais a 1. Assuma, ainda, que a distribuição
de probabilidade do estado no tempo k independe da distribuição
de probabilidade dos estados anteriores (i.e., o sistema atende à
propriedade de Markov).
Em um determinado instante de tempo k − 1, o estado estimado
por um filtro de Kalman é dado por 2,5 e sua variância é estimada
em 1,0.
No instante de tempo k, obtém-se uma medição igual a 3,1.
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Os Filtros Bayesianos são assim chamados por basearem-se na
aplicação do Teorema de Bayes, que relaciona distribuições de
probabilidade a priori com distribuições de probabilidade a
posteriori.
Há dois passos fundamentais para a estimação de estados, onde o primeiro passo está associado ao modelo dinâmico do sistema ou processo, enquanto o segundo passo está associado ao modelo de observações ou sensoriamento.
Neste contexto, os passos são denominados, respectivamente,
Há dois passos fundamentais para a estimação de estados, onde o primeiro passo está associado ao modelo dinâmico do sistema ou processo, enquanto o segundo passo está associado ao modelo de observações ou sensoriamento.
Neste contexto, os passos são denominados, respectivamente,
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- Fundamentos de ProgramaçãoAlgoritmosAnálise de Execução de Algoritmos
- Qualidade de SoftwareAtributos de Qualidade de Software
Pesquisadores da área de sistema de assimilação de dados nas
componentes do sistema terrestre resolveram utilizar um método de
minimização variacional utilizando o algoritmo 3D-VAR para
encontrar a solução de um problema de otimização.
Sobre as propriedades numéricas do método utilizado, assinale a afirmativa correta.
Sobre as propriedades numéricas do método utilizado, assinale a afirmativa correta.
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Algoritmos de estimação aplicados a assimilação de dados requerem
a solução de um problema de otimização.
Assinale a opção que indica o método que pode ser considerado híbrido.
Assinale a opção que indica o método que pode ser considerado híbrido.
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Uma pesquisa sobre a dispersão espacial do risco de ocorrência de
um determinado fenômeno utilizou a estimação Bayesiana como
método de estimação.
Sobre esse método de estimação, assinale a opção correta.
Sobre esse método de estimação, assinale a opção correta.
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Cientistas interessados em estimar os parâmetros de modelos de
assimilação oceânica, utilizaram um método de estimação cujo
objetivo é minimizar a soma dos quadrados das diferenças entre o
valor estimado e valor real.
Diante do exposto, assinale a opção que apresenta o método que se enquadra na descrição do objetivo acima.
Diante do exposto, assinale a opção que apresenta o método que se enquadra na descrição do objetivo acima.
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Uma empresa faz pesquisas na área ambiental. Sabe-se que o tempo
entre secas (em anos) em determinada região no Brasil segue uma
distribuição exponencial com parâmetro β.
Considere uma amostra de tamanho 5 cujos elementos são 15, 18, 20, 22 e 25.
Aplicando o método da máxima verossimilhança, o valor da estimativa de β é
Considere uma amostra de tamanho 5 cujos elementos são 15, 18, 20, 22 e 25.
Aplicando o método da máxima verossimilhança, o valor da estimativa de β é
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No estudo de dispositivos semicondutores usados na construção de
satélites, optou-se por utilizar o método da máxima verossimilhança
na estimação dos parâmetros do estudo. Segundo os especialistas,
esse método foi escolhido por apresentar boas propriedades.
Assinale a opção que apresenta as propriedades que pertencem ao método escolhido.
Assinale a opção que apresenta as propriedades que pertencem ao método escolhido.
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Um grupo de trabalho da área de sensoriamento remoto estuda
modelos de previsão de eventos climáticos. Dessa forma, decidiram
utilizar como modelo inicial o seguinte modelo:
Yi = α + βXi + εi
onde α e β são respectivamente os coeficientes linear e angular do modelo e εi os erros aleatórios.
No entanto, verificaram que a escala usada nas variáveis dependente e independente do modelo não estavam adequadas. Dessa forma, propuseram a seguinte mudança de escala: Yi∗ = 10Yi e Xi∗ = 5Xi.
Sabendo que a estimativa do coeficiente angular obtido do modelo anterior foi igual a 2 e considerando o novo modelo gerado, o estimador de Mínimos Quadrados Ordinários de β* é
Yi = α + βXi + εi
onde α e β são respectivamente os coeficientes linear e angular do modelo e εi os erros aleatórios.
No entanto, verificaram que a escala usada nas variáveis dependente e independente do modelo não estavam adequadas. Dessa forma, propuseram a seguinte mudança de escala: Yi∗ = 10Yi e Xi∗ = 5Xi.
Sabendo que a estimativa do coeficiente angular obtido do modelo anterior foi igual a 2 e considerando o novo modelo gerado, o estimador de Mínimos Quadrados Ordinários de β* é
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