Questões de Concurso
Sobre distribuição exponencial em estatística
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A expressão que corresponde à geração de números aleatórios, exponencialmente distribuídos com média de 20 chegadas por hora, sendo u um número aleatório gerado segundo a distribuição uniforme, é
em que x é um número real.
segue uma distribuição exponencial.Um banco de varejo deseja fazer uma pesquisa mercadológica com seus clientes. O esquema amostral consiste no seguinte procedimento.
I Uma amostra aleatória simples da população de agências é selecionada, utilizando como frame a lista de agências do banco.
II Para cada agência selecionada, são enviados questionários para todos os clientes com conta corrente cadastrada na agência.
Utilizando as informações acima e os conceitos relacionados às técnicas de amostragem, julgue o item que se segue.
Se a estatística de interesse é o tempo médio de atendimento dos caixas de uma agência que atende a um grande número de clientes, durante duas semanas, e assumindo que o tempo de atendimento segue distribuição exponencial, o cálculo do tamanho da amostra pode ser feito utilizando a mesma fórmula para dados normais. Esse fato é embasado no seguinte argumento: considere que X1, X2, ..., Xn representa uma sequência de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas, cada uma tendo média μ e variância 02. Então, a distribuição de 
tende para a distribuição normal padrão quando n → ∞ (assumindo n = 100 como grande o suficiente).
Um banco deseja fazer um estudo sobre o tempo que as pessoas levam para pagar o limite utilizado no cheque especial. O estatístico responsável acredita que esse tempo pode ser modelado por uma distribuição exponencial. Entretanto, antes de prosseguir com o trabalho, ele decide fazer algumas simulações.
Considerando essa situação, julgue o item subsequente.
O estimador de máxima verossimilhança para o parâmetro λ de uma distribuição exponencial é 1/ 
em que 
é a média dos dados.
Um banco deseja fazer um estudo sobre o tempo que as pessoas levam para pagar o limite utilizado no cheque especial. O estatístico responsável acredita que esse tempo pode ser modelado por uma distribuição exponencial. Entretanto, antes de prosseguir com o trabalho, ele decide fazer algumas simulações.
Considerando essa situação, julgue o item subsequente.
Uma forma de estimar a variância de um estimador é o método Jackknife. Dado o conjunto de dados A = {33, 14, 25, 40}, então todas as amostras Jackknife possíveis, com k=1, são as do conjunto J = {(14,25,40), (33,25,40), (33,14,40), (33,14,25)}.
Um banco deseja fazer um estudo sobre o tempo que as pessoas levam para pagar o limite utilizado no cheque especial. O estatístico responsável acredita que esse tempo pode ser modelado por uma distribuição exponencial. Entretanto, antes de prosseguir com o trabalho, ele decide fazer algumas simulações.
Considerando essa situação, julgue o item subsequente.
Um banco deseja fazer um estudo sobre o tempo que as pessoas levam para pagar o limite utilizado no cheque especial. O estatístico responsável acredita que esse tempo pode ser modelado por uma distribuição exponencial. Entretanto, antes de prosseguir com o trabalho, ele decide fazer algumas simulações.
Considerando essa situação, julgue o item subsequente.
Para gerar números aleatórios de uma distribuição exponencial, de parâmetro λ, é suficiente substituir qualquer número entre 0 e 1 pelo valor de p na função z = -ln(1-p)/λ.
Em um determinado órgão público o tempo X, em horas, entre duas solicitações consecutivas, feitas pelo departamento de recursos humanos, pode ser considerado como tendo distribuição exponencial com média de 5 horas. Nessas condições, a probabilidade do tempo entre duas solicitações estar compreendido entre 2 horas e 6 horas é, em %, igual a
Dados:
e− 0,2 = 0,819;
e− 0,4 = 0,670;
e−1,2 = 0,301.
I. X tem distribuição exponencial com variância igual a σ2.
II. Y tem distribuição uniforme contínua no intervalo [-k, 2k], onde k é um número real positivo.
III. P(Y > 2,2) = 0,3. IV. A variância de Y é igual à média de X.
Dados:
e-1 = 0,368
e-2 = 0,135
Nessas condições, P(X < 6) é igual a
Qual é a variância do tempo total em que os dois geradores produziram energia?
, em que t1 > 0, t2 > 0, exp( ·) representa a função exponencial, λ > 0, e φ > 0 são os parâmetros da distribuição. A distribuição da idade do trabalhador é
, 
= a1X1 + a2X2 + ... + anXn, em que X1, X2, ..., Xn representa uma amostra aleatória simples de tamanho n, retirada de uma população X com média µ, e que a1, a2, ..., an, são constantes positivas tais que a1 + a2 + ... + an = 1, julgue os itens que se seguem. Com base em distribuições contínuas, julgue os itens subsequentes.
Se U for uma variável aleatória uniforme em [0, 1], então
, terá distribuição exponencial com parâmetro
. No alisamento exponencial simples com constante de alisamento a =1, obtém-se uma série constante igual a X1
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