— O programa acertou os dias sem alteração na água, mas falhou justamente quando a maré subiu — observou a…

Questão

— O programa acertou os dias sem alteração na água, mas falhou justamente quando a maré subiu — observou a técnica responsável pelo monitoramento de uma enseada. Em uma simulação fictícia, pesquisadores criaram um modelo computacional simples para prever a turbidez da água a partir da intensidade da chuva e do vento. As regras do modelo foram ajustadas com registros de 30 dias. Em seis dias posteriores, chuva e vento apresentaram faixas já registradas anteriormente. O modelo indicou baixo risco nos três dias em que ocorreu água turva; nesses mesmos dias, a maré estava alta. Nos outros três dias, com maré baixa, a previsão coincidiu com a observação. O grupo pretende revisar o modelo antes de usá-lo para orientar novas coletas de dados. Avalie o procedimento que deve ser priorizado para tornar o modelo mais confiável em previsões futuras.

1. A) Incluir mais dados de chuva e vento no modelo e manter suas regras atuais.
2. B) Incluir somente registros de maré baixa no modelo e descartar os demais casos.
3. C) Incluir a maré no modelo e validá-lo apenas com registros usados no ajuste.
4. D) Incluir a maré no modelo e validá-lo com registros novos, separados dos usados no ajuste.
5. E) Incluir um valor médio de maré no modelo e fixá-lo para todas as previsões.

✅ Resposta correta: alternativa D

Resolução passo a passo

1. Identifique o problema. O modelo usa apenas chuva e vento, mas errou justamente nos três dias em que a maré estava alta. Isso indica que a maré é uma variável relevante que ficou de fora do modelo.
2. Analise o que foi testado. O modelo foi ajustado com 30 dias de registros e depois verificado em seis dias posteriores com condições já vistas. Para avaliar confiabilidade, a verificação deve usar dados que não participaram do ajuste, pois testar com os mesmos dados mostra apenas que o modelo memorizou o que já conhecia.
3. Junte as duas correções. Incluir a maré como variável torna o modelo capaz de representar a situação que hoje ele ignora. Validar com registros novos, separados dos usados no ajuste, permite verificar se a melhora realmente generaliza para previsões futuras.
4. Avalie as alternativas erradas. A alternativa A amplia dados de chuva e vento, mas mantém as regras que já falharam com a maré alta, sem tratar a variável omitida. A alternativa B descarta justamente os casos em que o modelo errou, o que enviesa a avaliação e esconde o problema. A alternativa C inclui a maré, mas valida com os mesmos registros do ajuste, o que não comprova confiabilidade. A alternativa E transforma a maré em um valor médio fixo, eliminando a variação que explica as falhas.
5. Conclusão: a alternativa correta é a D, que combina a inclusão da variável ausente com uma validação independente.

💡 Dica: Analise o impacto das variáveis não consideradas no modelo e sugira melhorias.

Alternativa por alternativa

Raio-X da questão

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