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Seja um modelo dinâmico discreto unidimensional de caminhada aleatória dado por:
Enunciado 3531662-1
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.
Antes de agregar a informação proveniente da medição no tempo k, a predição da variância do estado, para esse mesmo instante k, será
 

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Seja um modelo dinâmico discreto unidimensional de caminhada aleatória dado por:
Enunciado 3531661-1
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.
Nessas condições, antes de se agregar a informação proveniente da medição no instante de tempo k, a predição do estado para esse mesmo instante k será
 

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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,
 

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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.
 

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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.
 

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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.
 

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3261929 Ano: 2024
Disciplina: Oceanografia
Banca: FGV
Orgão: INPE
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.
 

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3261928 Ano: 2024
Disciplina: Matemática
Banca: FGV
Orgão: INPE
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
 

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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.
 

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3261926 Ano: 2024
Disciplina: Geografia
Banca: FGV
Orgão: INPE
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
 

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