Questões de Estatística - Cálculo de Probabilidades para Concurso
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onde q é um parâmetro desconhecido. Uma amostra de tamanho 3 é selecionada, obtendo os valores 2, 3 e 3.
À luz da mostra obtida, a estimativa de máxima verossimilhança para q é dada por
Se rejeita-se H0 quando ocorrerem menos do que 4 sucessos, a probabilidade do erro do tipo II é igual a
Variáveis aleatórias não possuem valores firmes, pois seus valores variam sob a influência de fatores casuais. Assim, conhecer uma variável aleatória não significa conhecer seu valor numérico nem enumerar seus valores possíveis, mas sim considerar as probabilidades de a variável assumir cada valor possível de saída de um experimento a ela associado.
P(Z < 0,4) = 0,655; P(Z < 1,2) = 0,885; P(Z < 1,6) = 0,945; P(Z < 1,8) = 0,964; P(Z < 2) = 0,977.
O efeito do medicamento A é o de baixar a pressão arterial de indivíduos hipertensos. O tempo, em minutos, decorrido entre a tomada do remédio e a diminuição da pressão é uma variável aleatória X com distribuição normal, tendo média µ e desvio padrão σ.
Se o valor de µ é de 56 min e o valor de s é de 10 min, a probabilidade de X estar compreendido entre 52 min e 74 min é igual a
Considerando a tabela acima, que mostra a quantidade de alunos carentes por escola em um município, julgue o próximo item.
A probabilidade de se encontrarem pelo menos dois alunos carentes, e não mais que quatro alunos carentes, em uma mesma escola é maior que 70%.
Considerando a tabela acima, que mostra a quantidade de alunos carentes por escola em um município, julgue o próximo item.
A probabilidade de existirem mais de três alunos carentes em uma mesma escola é maior que 50%.
Sabendo-se que o plano amostral é o aleatório simples e que na escola 3 existem 200 alunos matriculados, então a probabilidade de um aluno qualquer da escola 3 pertencer à amostra é inferior a 10%.
Var(X) = 4, Var(Y) = 25, Var(Z) = 16, Cov(X,Y) = Cov(Z,Y), Var(Z-X) = 8 e ρ ( X, Y) = 0,6
Com base em tais informações, é correto afirmar que:
Sobre a variável Y= X1,X2,X3,...X25 e usando a tabela da normal-padrão acima é correto afirmar que:
fX (x) =( 1+ θ).xθ , se x ∈ (0,1) e zero caso contrário.
Sobre o momento ordinário de ordem k da distribuição de probabilidades, é possível afirmar que E ( Xk) é igual a: