Questões de Concurso
Sobre cálculo de probabilidades em estatística
Foram encontradas 2.578 questões
Ano: 2009
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 4ª REGIÃO (RS)
Prova:
FCC - 2009 - TRT - 4ª REGIÃO (RS) - Analista Judiciário - Estatística |
Q73814
Estatística
A média aritmética e a variância dos salários dos empregados da empresa Gama são R$ 1.500,00 e 1.600,00 (R$)2, respectivamente. Como a distribuição destes salários é desconhecida, utilizou-se o teorema de Tchebyshev para saber qual é a proporção de empregados com salários inferiores ou iguais a R$ 1.400,00 ou salários superiores ou iguais a R$ 1.600,00. Esta proporção é no máximo
Q73789
Estatística
Texto associado
Quiroga e Bullock (Transportation Research, Part C, 6, p. 101-127,
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos
, ...,
, o estudo considerou um modelo
na forma
, em que i = 1, 2, ..., n, 
é um parâmetro de
posição desconhecido,
representa o erro aleatório cuja função de
densidade é uma exponencial dupla dada por
, em
que
> 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,
julgue os itens a seguir.
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos
, ...,, o estudo considerou um modelona forma
, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro deposição desconhecido,
representa o erro aleatório cuja função dedensidade é uma exponencial dupla dada por
, emque
> 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,julgue os itens a seguir.
O desvio médio absoluto
é o estimador de máxima verossimilhança para 
.
é o estimador de máxima verossimilhança para .
Q73788
Estatística
Texto associado
Quiroga e Bullock (Transportation Research, Part C, 6, p. 101-127,
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos, ...,, o estudo considerou um modelo
na forma, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro de
posição desconhecido, representa o erro aleatório cuja função de
densidade é uma exponencial dupla dada por , em
que > 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,
julgue os itens a seguir.
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos
, ...,, o estudo considerou um modelona forma
, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro deposição desconhecido,
representa o erro aleatório cuja função dedensidade é uma exponencial dupla dada por
, emque
> 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,julgue os itens a seguir.
A distribuição dos tempos 
pertence à família exponencial.
pertence à família exponencial.
Q73787
Estatística
Texto associado
Quiroga e Bullock (Transportation Research, Part C, 6, p. 101-127,
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos, ...,, o estudo considerou um modelo
na forma, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro de
posição desconhecido, representa o erro aleatório cuja função de
densidade é uma exponencial dupla dada por , em
que > 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,
julgue os itens a seguir.
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos
, ...,, o estudo considerou um modelona forma
, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro deposição desconhecido,
representa o erro aleatório cuja função dedensidade é uma exponencial dupla dada por
, emque
> 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,julgue os itens a seguir.
A variância amostral é um estimador tendencioso para 
.
.
Q73786
Estatística
Texto associado
Quiroga e Bullock (Transportation Research, Part C, 6, p. 101-127,
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos, ...,, o estudo considerou um modelo
na forma, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro de
posição desconhecido, representa o erro aleatório cuja função de
densidade é uma exponencial dupla dada por , em
que > 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,
julgue os itens a seguir.
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos
, ...,, o estudo considerou um modelona forma
, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro deposição desconhecido,
representa o erro aleatório cuja função dedensidade é uma exponencial dupla dada por
, emque
> 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,julgue os itens a seguir.
A média amostral
é o estimador de máxima verossimilhança para 
.
é o estimador de máxima verossimilhança para .
Q73785
Estatística
Texto associado
Quiroga e Bullock (Transportation Research, Part C, 6, p. 101-127,
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos, ...,, o estudo considerou um modelo
na forma, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro de
posição desconhecido, representa o erro aleatório cuja função de
densidade é uma exponencial dupla dada por , em
que > 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,
julgue os itens a seguir.
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos
, ...,, o estudo considerou um modelona forma
, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro deposição desconhecido,
representa o erro aleatório cuja função dedensidade é uma exponencial dupla dada por
, emque
> 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,julgue os itens a seguir.
A distribuição dos erros aleatórios é simétrica em torno de zero.
Q73784
Estatística
Texto associado
Quiroga e Bullock (Transportation Research, Part C, 6, p. 101-127,
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos, ...,, o estudo considerou um modelo
na forma, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro de
posição desconhecido, representa o erro aleatório cuja função de
densidade é uma exponencial dupla dada por , em
que > 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,
julgue os itens a seguir.
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos
, ...,, o estudo considerou um modelona forma
, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro deposição desconhecido,
representa o erro aleatório cuja função dedensidade é uma exponencial dupla dada por
, emque
> 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,julgue os itens a seguir.
A média e a variância do erro aleatório 
são, respectivamente, iguais a zero e a 
.
são, respectivamente, iguais a zero e a .
Q73766
Estatística
Texto associado
Um estudo acerca do sucateamento de veículos
automotores forneceu o modelo abaixo para a probabilidade
condicional de certo tipo de veículo estar em condição de uso em
função do seu tempo de uso X (em anos).
P(Y = 1|X = t) = exp(
)
Nesse modelo, exp(.) representa a função exponencial; Y é uma
variável aleatória binária que assume valor 1, se o veículo estiver
em condição de uso, ou 0, se o veículo não estiver em condição
de uso; t
0 representa um instante (em anos) em particular;
e a variável aleatória contínua X, é definida pela seguinte
expressão.
P(X
t) = 1 
exp(
)
Com base nessas informações, julgue os itens que se seguem.
automotores forneceu o modelo abaixo para a probabilidade
condicional de certo tipo de veículo estar em condição de uso em
função do seu tempo de uso X (em anos).
P(Y = 1|X = t) = exp(
)Nesse modelo, exp(.) representa a função exponencial; Y é uma
variável aleatória binária que assume valor 1, se o veículo estiver
em condição de uso, ou 0, se o veículo não estiver em condição
de uso; t
0 representa um instante (em anos) em particular;e a variável aleatória contínua X, é definida pela seguinte
expressão.
P(X
t) = 1 exp( )Com base nessas informações, julgue os itens que se seguem.
A distribuição do tempo de uso do veículo pode ser corretamente representada por X = 4(ln U)2, em que U é uma variável aleatória uniforme contínua no intervalo (0,1].
Q73764
Estatística
Texto associado
Um estudo acerca do sucateamento de veículos
automotores forneceu o modelo abaixo para a probabilidade
condicional de certo tipo de veículo estar em condição de uso em
função do seu tempo de uso X (em anos).
P(Y = 1|X = t) = exp( )
Nesse modelo, exp(.) representa a função exponencial; Y é uma
variável aleatória binária que assume valor 1, se o veículo estiver
em condição de uso, ou 0, se o veículo não estiver em condição
de uso; t 0 representa um instante (em anos) em particular;
e a variável aleatória contínua X, é definida pela seguinte
expressão.
P(X t) = 1 exp( )
Com base nessas informações, julgue os itens que se seguem.
automotores forneceu o modelo abaixo para a probabilidade
condicional de certo tipo de veículo estar em condição de uso em
função do seu tempo de uso X (em anos).
P(Y = 1|X = t) = exp(
)Nesse modelo, exp(.) representa a função exponencial; Y é uma
variável aleatória binária que assume valor 1, se o veículo estiver
em condição de uso, ou 0, se o veículo não estiver em condição
de uso; t
0 representa um instante (em anos) em particular;e a variável aleatória contínua X, é definida pela seguinte
expressão.
P(X
t) = 1 exp( )Com base nessas informações, julgue os itens que se seguem.
A distribuição do produto XY é dada por
P(XY = t) = exp(
), se Y = 1,
P(XY = 0) = 1, se Y = 0.
P(XY = t) = exp(
), se Y = 1, P(XY = 0) = 1, se Y = 0.
Q73763
Estatística
Texto associado
Um estudo acerca do sucateamento de veículos
automotores forneceu o modelo abaixo para a probabilidade
condicional de certo tipo de veículo estar em condição de uso em
função do seu tempo de uso X (em anos).
P(Y = 1|X = t) = exp( )
Nesse modelo, exp(.) representa a função exponencial; Y é uma
variável aleatória binária que assume valor 1, se o veículo estiver
em condição de uso, ou 0, se o veículo não estiver em condição
de uso; t 0 representa um instante (em anos) em particular;
e a variável aleatória contínua X, é definida pela seguinte
expressão.
P(X t) = 1 exp( )
Com base nessas informações, julgue os itens que se seguem.
automotores forneceu o modelo abaixo para a probabilidade
condicional de certo tipo de veículo estar em condição de uso em
função do seu tempo de uso X (em anos).
P(Y = 1|X = t) = exp(
)Nesse modelo, exp(.) representa a função exponencial; Y é uma
variável aleatória binária que assume valor 1, se o veículo estiver
em condição de uso, ou 0, se o veículo não estiver em condição
de uso; t
0 representa um instante (em anos) em particular;e a variável aleatória contínua X, é definida pela seguinte
expressão.
P(X
t) = 1 exp( )Com base nessas informações, julgue os itens que se seguem.
A probabilidade marginal P(Y = 1) é superior a 0,6.
Q73762
Estatística
Texto associado
Um estudo acerca do sucateamento de veículos
automotores forneceu o modelo abaixo para a probabilidade
condicional de certo tipo de veículo estar em condição de uso em
função do seu tempo de uso X (em anos).
P(Y = 1|X = t) = exp( )
Nesse modelo, exp(.) representa a função exponencial; Y é uma
variável aleatória binária que assume valor 1, se o veículo estiver
em condição de uso, ou 0, se o veículo não estiver em condição
de uso; t 0 representa um instante (em anos) em particular;
e a variável aleatória contínua X, é definida pela seguinte
expressão.
P(X t) = 1 exp( )
Com base nessas informações, julgue os itens que se seguem.
automotores forneceu o modelo abaixo para a probabilidade
condicional de certo tipo de veículo estar em condição de uso em
função do seu tempo de uso X (em anos).
P(Y = 1|X = t) = exp(
)Nesse modelo, exp(.) representa a função exponencial; Y é uma
variável aleatória binária que assume valor 1, se o veículo estiver
em condição de uso, ou 0, se o veículo não estiver em condição
de uso; t
0 representa um instante (em anos) em particular;e a variável aleatória contínua X, é definida pela seguinte
expressão.
P(X
t) = 1 exp( )Com base nessas informações, julgue os itens que se seguem.
A variável aleatória Y segue uma distribuição de Bernoulli.
Ano: 2010
Banca:
FEPESE
Órgão:
SEFAZ-SC
Prova:
FEPESE - 2010 - SEFAZ-SC - Auditor Fiscal da Receita Estadual - Parte I |
Q68743
Estatística
Sejam dois eventos, A e B, mutuamente exclusivos. A probabilidade de ocorrência de A vale 0,2. A probabilidade de ocorrência de B vale 0,4.
Quanto vale a probabilidade de ocorrência do evento A união B?
Quanto vale a probabilidade de ocorrência do evento A união B?
Ano: 2010
Banca:
FEPESE
Órgão:
SEFAZ-SC
Prova:
FEPESE - 2010 - SEFAZ-SC - Analista Financeiro - Parte II |
Q67864
Estatística
Seja a variável aleatória discreta X número de acidentes em um cruzamento registrado em um mês. A probabilidade de que X seja menor ou igual a 2 (ou seja, que ocorram até 2 acidentes no cruzamento em um mês) vale 0,0015.
Qual é a probabilidade de que ocorram mais de 2 acidentes no cruzamento em um mês?
Qual é a probabilidade de que ocorram mais de 2 acidentes no cruzamento em um mês?
Ano: 2010
Banca:
FCC
Órgão:
SEFAZ-SP
Prova:
FCC - 2010 - SEFAZ-SP - Analista em Planejamento, Orçamento e Finanças Públicas - Prova 1 |
Q67425
Estatística
O total de funcionários em uma repartição pública é igual a 6. João e sua esposa trabalham nesta repartição em que será formada uma comissão de 3 funcionários escolhidos aleatoriamente. A probabilidade de que no máximo um deles, João ou sua esposa, faça parte da comissão é
Q66497
Estatística
A probabilidade de um paciente sobreviver mais de 30 semanas, considerando que ele se encontra vivo há mais de 10 semanas da data do diagnóstico, é igual à probabilidade de o mesmo paciente sobreviver mais de 20 semanas.
Q66492
Estatística
Em um estudo oncológico, foi registrado o tempo, em semanas, de sobrevida de pacientes com leucemia aguda. Na data do diagnóstico da patologia, registrou-se também o número de glóbulos brancos, em escala logarítmica. Por meio de uma análise exploratória de dados, assumiu-se que os tempos de sobrevida ti, i = 1, ..., n, em que n é o tamanho da amostra, seguem distribuição exponencial. A tabela a seguir apresenta medidas-resumo, calculadas por meio de um software estatístico, na qual o tempo de sobrevida dos pacientes está em unidade de tempo apropriada, e o número de glóbulos brancos está em logaritmo neperiano (ln).
A partir dessas informações, julgue os itens a seguir.
A função densidade de probabilidade para a distribuição exponencial, utilizando estatísticas calculadas sobre a amostra, pode ser expressa por
com esperança matemática E(T) = 62,47.
A partir dessas informações, julgue os itens a seguir.
A função densidade de probabilidade para a distribuição exponencial, utilizando estatísticas calculadas sobre a amostra, pode ser expressa por
com esperança matemática E(T) = 62,47.
Q66480
Estatística
Texto associado
A tabela acima apresenta os resultados de um estudo relativo à associação entre infarto cardíaco e a utilização de contraceptivos orais. A partir dos arquivos de um hospital, foi levantada uma amostra consistindo de 444 pacientes com idade entre 30 e 34 anos, dividida nos grupos caso — pacientes que apresentaram histórico de infarto do miocárdio — e controle — pacientes com perfis semelhantes, mas sem histórico de infarto do miocárdio. Assumindo-se um nível de significância de 1%, foi aplicado um teste quiquadrado, obtendo-se uma estatística igual a x2 = 28,7068 com probabilidade de significância igual a 8,42 × 10-8 .
Tendo como referência as informações acima, julgue o item.
A probabilidade de significância pode ser interpretada como sendo muito baixa a probabilidade de se obter um valor da estatística 
superior a 28,71, assim é correto inferir que a proporção das pacientes do grupo caso difere da proporção das pacientes do grupo controle.
superior a 28,71, assim é correto inferir que a proporção das pacientes do grupo caso difere da proporção das pacientes do grupo controle.
Q66472
Estatística
Um laboratório farmacêutico produz certo medicamento em três locais diferentes: A, B e C. Do total produzido, 40% têm origem em A; 35% em B e o restante, 25%, tem origem em C. As probabilidades de que haja defeitos no produto final variam segundo o local de origem e são iguais a 0,01, 0,02 e 0,03 para os locais A, B e C, respectivamente. A produção desse laboratório é reunida em certo local D para ser vendida, de maneira que os medicamentos são misturados ao acaso, fazendo com que a identificação da sua origem (A, B ou C) seja impossível.
Considerando essa situação hipotética, julgue o item abaixo.
Se um comprador adquire um medicamento defeituoso no local D, é mais provável que sua origem seja de A.
Considerando essa situação hipotética, julgue o item abaixo.
Se um comprador adquire um medicamento defeituoso no local D, é mais provável que sua origem seja de A.
Q66471
Estatística
João foi submetido a um teste de laboratório para o diagnóstico de uma doença rara. A probabilidade de essa doença se desenvolver em um indivíduo como o João é igual a 0,001. Sabe-se que esse teste pode resultar em “falso positivo”, ou seja, indicar que João possui essa doença, quando na verdade ele não a tem. Ou, o teste pode resultar em “falso negativo”, isto é, indicar que João não possui a doença, quando na verdade ele está doente. A probabilidade de o teste resultar em falso positivo é igual a 0,05 e a probabilidade de o teste resultar em falso negativo é igual a 0,02.
Com base nas informações dessa situação hipotética, julgue o item.
Se quatro indivíduos que possuem essa doença forem selecionados ao acaso e submetidos ao referido teste de laboratório, e se os resultados forem independentes entre si, então a probabilidade de ocorrerem exatamente dois resultados negativos e dois resultados positivos é inferior a 0,005.
Q66470
Estatística
João foi submetido a um teste de laboratório para o
diagnóstico de uma doença rara. A probabilidade de essa doença
se desenvolver em um indivíduo como o João é igual a 0,001.
Sabe-se que esse teste pode resultar em “falso positivo”, ou seja,
indicar que João possui essa doença, quando na verdade ele não
a tem. Ou, o teste pode resultar em “falso negativo”, isto é, indicar
que João não possui a doença, quando na verdade ele está doente.
A probabilidade de o teste resultar em falso positivo é igual a 0,05
e a probabilidade de o teste resultar em falso negativo é igual a
0,02
Com base nas informações dessa situação hipotética, julgue o iten subsequente.
Se o teste ao qual João foi submetido der resultado positivo, então a probabilidade de ele estar de fato com a doença é inferior a 0,02.
Com base nas informações dessa situação hipotética, julgue o iten subsequente.
Se o teste ao qual João foi submetido der resultado positivo, então a probabilidade de ele estar de fato com a doença é inferior a 0,02.
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