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Questão de Estatística — Probabilidade condicional, Teorema de Bayes e independência — FEPESE 2022

EstatísticaProbabilidade condicional, Teorema de Bayes e independência
Código
qq722369
Banca
FEPESE
Órgão
Prefeitura de Criciúma - SC
Ano
2022
Nível
Superior
Cargo
Auditor Fiscal da Receita Municipal
No cadastro tributário do município de Estalinho há registros de apenas duas classificações de contribuintes, de acordo com a opção adotada para a apuração de impostos: os 60% que estão enquadrados no Simples Nacional; e os 40% que estão enquadrados como Microempreendedores Individuais (MEIs). Do total de contribuintes, 5% dos enquadrados no Simples Nacional e 2% dos enquadrados como MEIs declararam ter receita bruta mensal superior a R$ 3.000. Um auditor fiscal escolhe ao acaso um contribuinte com receita bruta mensal superior a R$ 3.000.A probabilidade de o contribuinte escolhido estar enquadrado no Simples Nacional é de:
  1. A45,67%.
  2. B55,21%.
  3. C64,33%.
  4. D78,95%.
  5. E81,90%.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoD — 78,95%.

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Probabilidade condicional e Teorema de Bayes

Gabarito: letra D (78,95%). A questão pede a probabilidade de o contribuinte escolhido estar no Simples Nacional, dado que ele tem receita bruta mensal superior a R$ 3.000 — ou seja, uma probabilidade condicional a posteriori, que se resolve pelo Teorema de Bayes. O cálculo é: P(SN∣R)=0,60×0,050,60×0,05+0,40×0,02=0,030,038≈0,7895=78,95%P(SN|R) = \frac{0{,}60 \times 0{,}05}{0{,}60 \times 0{,}05 + 0{,}40 \times 0{,}02} = \frac{0{,}03}{0{,}038} \approx 0{,}7895 = 78{,}95\%.

O Teorema de Bayes é a ferramenta que atualiza uma probabilidade inicial (a priori) quando surge uma informação nova (a evidência). Aqui, a informação nova é o fato de o contribuinte ter receita superior a R$ 3.000. Antes dessa informação, a chance de um contribuinte qualquer ser do Simples era 60% (probabilidade a priori). Depois de saber que ele tem receita alta, essa chance muda — porque a proporção de contribuintes com receita alta é diferente entre os dois grupos. A banca explora exatamente essa inversão: o candidato desatento pode simplesmente responder 60% (a priori) ou 5% (a taxa dentro do grupo), sem perceber que a pergunta é condicionada à receita alta.

Vamos estruturar os dados:

  • P(SN)=0,60P(SN) = 0{,}60 (probabilidade de ser Simples Nacional)

  • P(MEI)=0,40P(MEI) = 0{,}40 (probabilidade de ser MEI)

  • P(R∣SN)=0,05P(R|SN) = 0{,}05 (probabilidade de ter receita > R$ 3.000, dado que é Simples)

  • P(R∣MEI)=0,02P(R|MEI) = 0{,}02 (probabilidade de ter receita > R$ 3.000, dado que é MEI)

Queremos P(SN∣R)P(SN|R), a probabilidade de ser Simples dado que tem receita alta. Pela fórmula de Bayes:

P(SN∣R)=P(SN)⋅P(R∣SN)P(SN)⋅P(R∣SN)+P(MEI)⋅P(R∣MEI)P(SN|R) = \frac{P(SN) \cdot P(R|SN)}{P(SN) \cdot P(R|SN) + P(MEI) \cdot P(R|MEI)}

Substituindo:

P(SN∣R)=0,60×0,050,60×0,05+0,40×0,02=0,030,03+0,008=0,030,038≈0,78947P(SN|R) = \frac{0{,}60 \times 0{,}05}{0{,}60 \times 0{,}05 + 0{,}40 \times 0{,}02} = \frac{0{,}03}{0{,}03 + 0{,}008} = \frac{0{,}03}{0{,}038} \approx 0{,}78947

Convertendo para porcentagem: 0,78947×100≈78,95%0{,}78947 \times 100 \approx 78{,}95\%.

O denominador 0,0380{,}038 é a probabilidade total de um contribuinte ter receita alta, calculada pela lei da probabilidade total: soma das probabilidades de cada grupo ponderadas pela proporção do grupo. É esse denominador que "redistribui" a massa de probabilidade entre os grupos, fazendo a a posteriori diferir da a priori.

  1. 1Identificar a priori
  2. 2Identificar verossimilhanças
  3. 3Calcular denominador (prob. total)
  4. 4Dividir numerador pelo denominador
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Alternativa A — ❌ Incorreta

45,67% não corresponde a nenhuma combinação direta dos dados. Esse valor não surge de nenhuma operação simples com as probabilidades fornecidas — é um distrator numérico sem correspondência com o cálculo de Bayes.

Alternativa B — ❌ Incorreta

55,21% também não corresponde a nenhuma combinação direta. Não é a a priori (60%), nem a taxa condicional (5%), nem o resultado de Bayes (78,95%). É um valor fabricado para confundir.

Alternativa C — ❌ Incorreta

64,33% é outro distrator numérico. Não há operação com os dados do enunciado que produza esse valor. O candidato que erra o denominador (por exemplo, esquecendo de somar a parcela dos MEIs) pode chegar a um valor próximo, mas o cálculo correto é o da letra D.

Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO

78,95% é exatamente o resultado do Teorema de Bayes, como demonstrado acima. A alternativa espelha o cálculo correto: 0,030,038≈0,7895\frac{0{,}03}{0{,}038} \approx 0{,}7895.

Alternativa E — ❌ Incorreta

81,90% é outro valor sem correspondência com os dados. Não é a a priori (60%), nem a taxa condicional (5%), nem o resultado de Bayes (78,95%). É um distrator numérico.

NÃO CAIA NESSA!

A banca troca a pergunta: ela não quer a probabilidade de ter receita alta dado que é Simples (5%), nem a proporção de Simples na população (60%). Ela quer a probabilidade inversa — ser Simples dado que tem receita alta. Essa inversão é a essência do Teorema de Bayes. Se você respondeu 60% ou 5%, caiu na pegadinha clássica de confundir P(R∣SN)P(R|SN) com P(SN∣R)P(SN|R). Com treino, você identifica essa inversão pelo enunciado: "dado que tem receita alta" indica que a condição é a receita, e a pergunta é sobre a classificação.

PEGA ESSA DICA!

Monte uma tabela de contingência com valores hipotéticos para facilitar. Suponha 1000 contribuintes: 600 Simples e 400 MEIs. Com receita alta: 5% de 600 = 30 Simples; 2% de 400 = 8 MEIs. Total com receita alta = 38. A probabilidade pedida é 30/38 ≈ 78,95%. Essa abordagem evita erros de fórmula e é mais intuitiva.

Gabarito: letra D.

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