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Desafio 2: Teorema de Bayes | Estatísticas
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
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Conteúdo do Curso

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

1. Python
2. NumPy
3. Pandas
4. Matplotlib
5. Seaborn
6. Estatísticas
7. Scikit-learn

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Desafio 2: Teorema de Bayes

No mundo da probabilidade e estatística, o pensamento Bayesiano oferece uma estrutura para entender a probabilidade de um evento com base no conhecimento prévio. Ele se contrapõe à abordagem frequentista, que determina probabilidades com base nas frequências de longo prazo dos eventos. O teorema de Bayes é uma ferramenta fundamental dentro desta estrutura Bayesiana, conectando probabilidades a priori com dados observados.

Tarefa
test

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Imagine que você é um cientista de dados trabalhando para uma empresa de diagnósticos médicos. Sua empresa desenvolveu um novo teste para uma doença rara. A prevalência dessa doença na população geral é de 1%. O teste tem uma taxa de verdadeiro positivo (sensibilidade) de 99% e uma taxa de verdadeiro negativo (especificidade) de 98%.

Sua tarefa é calcular a probabilidade de uma pessoa que testa positivo realmente ter a doença.

Dados:

  • P(Doença) = Probabilidade de ter a doença = 0.01
  • P(Positivo|Doença) = Probabilidade de testar positivo sabendo que você tem a doença = 0.99
  • P(Negativo|Sem Doença) = Probabilidade de testar negativo sabendo que você não tem a doença = 0.98

Usando o Teorema de Bayes:

P(Doença|Positivo) = P(Positivo|Doença) * P(Doença) / P(Positivo)

Onde P(Positivo) pode ser encontrado usando a lei da probabilidade total:

P(Positivo) = P(Positivo|Doença) * P(Doença) + P(Positivo|Sem Doença) * P(Sem Doença)

Calcule P(Doença|Positivo), a probabilidade de uma pessoa que testa positivo realmente ter a doença.

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Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 6. Capítulo 2
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Desafio 2: Teorema de Bayes

No mundo da probabilidade e estatística, o pensamento Bayesiano oferece uma estrutura para entender a probabilidade de um evento com base no conhecimento prévio. Ele se contrapõe à abordagem frequentista, que determina probabilidades com base nas frequências de longo prazo dos eventos. O teorema de Bayes é uma ferramenta fundamental dentro desta estrutura Bayesiana, conectando probabilidades a priori com dados observados.

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Sua tarefa é calcular a probabilidade de uma pessoa que testa positivo realmente ter a doença.

Dados:

  • P(Doença) = Probabilidade de ter a doença = 0.01
  • P(Positivo|Doença) = Probabilidade de testar positivo sabendo que você tem a doença = 0.99
  • P(Negativo|Sem Doença) = Probabilidade de testar negativo sabendo que você não tem a doença = 0.98

Usando o Teorema de Bayes:

P(Doença|Positivo) = P(Positivo|Doença) * P(Doença) / P(Positivo)

Onde P(Positivo) pode ser encontrado usando a lei da probabilidade total:

P(Positivo) = P(Positivo|Doença) * P(Doença) + P(Positivo|Sem Doença) * P(Sem Doença)

Calcule P(Doença|Positivo), a probabilidade de uma pessoa que testa positivo realmente ter a doença.

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