Questões de Concurso
Comentadas sobre distribuição poisson em estatística
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P(Y = 0) = P(X1 = 0) + P(X2 = 0) + P(X3 = 0) + P(X4 = 0) + P(X5 = 0) = 5 x e-5.
Considerando que a ouvidoria de um órgão público recebe, diariamente, uma quantidade X de reclamações, sendo X uma variável aleatória discreta cuja função de distribuição de probabilidade assume a forma P(X = k) = A x 2k/k!, na qual k ∈ {0,1,2,3, ...} e é uma constante de normalização, julgue o item que segue.
O desvio padrão da variável aleatória X é igual a √2 reclamações por dia.
Considerando que a ouvidoria de um órgão público recebe, diariamente, uma quantidade X de reclamações, sendo X uma variável aleatória discreta cuja função de distribuição de probabilidade assume a forma P(X = k) = A x 2k/k!, na qual k ∈ {0,1,2,3, ...} e é uma constante de normalização, julgue o item que segue.
A ouvidoria desse órgão público recebe, em média, duas
reclamações por dia.
Considerando X ~ Poisson (0,2), e sabendo que e -0,2 é 0,82, aproximadamente, indique a alternativa correta com relação ao seguinte cálculo:
Embora a BR-101 tenha sido responsável por 45% das mortes em rodovias federais no estado do Rio, em 2015, a rodovia Presidente Dutra (BR-116) teve uma taxa maior quando considerada a extensão da via, sendo de 3,94 mortes a cada 10 km, conforme mostra a Figura.
Supondo que o número de mortes na BR-116, a cada 10 km,
siga um processo de Poisson, a probabilidade de ter exatamente 10 mortes em 20 km é
Uma variável aleatória X representa o número de contribuintes que chega a cada hora para ser atendido em um órgão público. Supõe-se que X tem distribuição de Poisson, com parâmetro λ, ou seja, 
, sendo e a base do logaritmo (ln) tal que ln(e) = 1. Se P(x = 2) = P(x = 3), então a probabilidade de que menos de 3 contribuintes cheguem em 1 hora é
Dados:
e-1 = 0,37,
e-2 = 0,14 e
e-3 = 0,05
O número de clientes que chegam por hora a um mercado segue distribuição Poisson com média igual a 2. Assim sendo, a probabilidade de chegar pelo menos 2 clientes em meia hora é de
em que k = 0, 1, 2, ..., e M é um parâmetro.
Considerando que a tabela precedente mostra as realizações da variável aleatória X em uma amostra aleatória simples constituída por cinco dias, julgue o item que segue.
Com base no critério de mínimos quadrados ordinários,
estima-se que o parâmetro M seja igual a 4 registros por dia.
em que k = 0, 1, 2, ..., e M é um parâmetro.A estimativa de máxima verossimilhança do desvio padrão da distribuição da variável X é igual a 2 registros por dia.
Todo paciente que chega a determinado posto hospitalar é imediatamente avaliado no que se refere à prioridade de atendimento. Suponha que o paciente seja classificado como “emergente” (Y = 0) ou como “não emergente” (Y = 1), e que as quantidades X, diárias, de pacientes que chegam a esse posto sigam uma distribuição de Poisson com média igual a 20. Considerando que W represente o total diário de pacientes emergentes, de tal sorte que 
, em que 0 ≤ w ≤ x e x ≥ 0, julgue o item subsequente.
Para 0 ≤ w ≤ x, as variáveis aleatórias W e X se distribuem,
conjuntamente, como 
.
Todo paciente que chega a determinado posto hospitalar é imediatamente avaliado no que se refere à prioridade de atendimento. Suponha que o paciente seja classificado como “emergente” (Y = 0) ou como “não emergente” (Y = 1), e que as quantidades X, diárias, de pacientes que chegam a esse posto sigam uma distribuição de Poisson com média igual a 20. Considerando que W represente o total diário de pacientes emergentes, de tal sorte que 
, em que 0 ≤ w ≤ x e x ≥ 0, julgue o item subsequente.
A variância do número diário de pacientes que chegam a esse
posto hospitalar é igual a 20 pacientes2
.
Todo paciente que chega a determinado posto hospitalar é imediatamente avaliado no que se refere à prioridade de atendimento. Suponha que o paciente seja classificado como “emergente” (Y = 0) ou como “não emergente” (Y = 1), e que as quantidades X, diárias, de pacientes que chegam a esse posto sigam uma distribuição de Poisson com média igual a 20. Considerando que W represente o total diário de pacientes emergentes, de tal sorte que 
, em que 0 ≤ w ≤ x e x ≥ 0, julgue o item subsequente.
Se, em determinado dia, 10 pacientes forem atendidos nesse
posto hospitalar, então a probabilidade de se registrar, entre
esses pacientes, exatamente um paciente emergente será igual
a 0,1.
Todo paciente que chega a determinado posto hospitalar é imediatamente avaliado no que se refere à prioridade de atendimento. Suponha que o paciente seja classificado como “emergente” (Y = 0) ou como “não emergente” (Y = 1), e que as quantidades X, diárias, de pacientes que chegam a esse posto sigam uma distribuição de Poisson com média igual a 20. Considerando que W represente o total diário de pacientes emergentes, de tal sorte que 
, em que 0 ≤ w ≤ x e x ≥ 0, julgue o item subsequente.
O total diário W de pacientes emergentes segue uma
distribuição de Poisson com média superior a 3.
Todo paciente que chega a determinado posto hospitalar é imediatamente avaliado no que se refere à prioridade de atendimento. Suponha que o paciente seja classificado como “emergente” (Y = 0) ou como “não emergente” (Y = 1), e que as quantidades X, diárias, de pacientes que chegam a esse posto sigam uma distribuição de Poisson com média igual a 20. Considerando que W represente o total diário de pacientes emergentes, de tal sorte que 
, em que 0 ≤ w ≤ x e x ≥ 0, julgue o item subsequente.
A curva de regressão de W em X = x é dada pela média
condicional E(W|X = x) = 0,1x.
Todo paciente que chega a determinado posto hospitalar é imediatamente avaliado no que se refere à prioridade de atendimento. Suponha que o paciente seja classificado como “emergente” (Y = 0) ou como “não emergente” (Y = 1), e que as quantidades X, diárias, de pacientes que chegam a esse posto sigam uma distribuição de Poisson com média igual a 20. Considerando que W represente o total diário de pacientes emergentes, de tal sorte que 
, em que 0 ≤ w ≤ x e x ≥ 0, julgue o item subsequente.
A variável Y segue uma distribuição de Bernoulli, cuja
probabilidade de sucesso é igual a 0,9.
O número de blocos de concreto vendidos por hora em uma loja de materiais de construção segue uma distribuição Poisson com taxa v > 0.
Supondo que as vendas a cada hora são independentes, a probabilidade de não observarmos nenhuma venda em cinco horas é:
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