Questão de Estatística

Uma empresa de análise de crédito está utilizando uma rede neural para prever a probabilidade de um cliente ser bom pagador, com base em suas características financeiras. A rede neural calcula uma pontuação x, que é convertida em uma probabilidade p utilizando a função sigmoide: p(x) = 1 / (1 + e^(−x)). Em que e é aproximadamente 2,72. A probabilidade p indica a chance de o cliente ser um bom pagador. A empresa define a classificação dos clientes da seguinte maneira: • Se p ≥ 0,50, o cliente é classificado como um provável bom pagador. • Se p < 0,50, o cliente é classificado como um provável mau pagador. A pontuação x de cada cliente é calculada com base em três características:

Considere os seguintes clientes e suas características: Cliente 1: renda mensal R$ 10.000, idade 25, inadimplência nos últimos 12 meses: Sim. Cliente 2: renda mensal R$ 7.500, idade 35, inadimplência nos últimos 12 meses: Sim. Cliente 3: renda mensal R$ 9.500, idade 28, inadimplência nos últimos 12 meses: Não. Cliente 4: renda mensal R$ 7.200, idade 32, inadimplência nos últimos 12 meses: Não. Com base nos dados fornecidos e no modelo da empresa, podemos concluir que