Questões de Estatística - Funções de Probabilidade p(x) e Densidade f(x) para Concurso

Um órgão público possui dois departamento A e B cujos funcionários, além da atividade habitual, também fazem atendimento ao público.
Considere as variáveis aleatórias X e Y que representam, respectivamente, a proporção do tempo gasto com atendimento ao público pelos funcionários de A e B. Suponha que a função densidade de probabilidade conjunta da variável bidimensional (X,Y) seja dada por:  , onde K é uma constante de modo a tornar essa função uma função densidade de probabilidade.
Nessas condições, a média da proporção do tempo de atendimento ao público dos funcionários do departamento B e a função densidade condicional de X dado que y = 1/3 (0 < x < 1) são dados, respectivamente, por 

 A partir de uma amostra aleatória correspondente a uma variável aleatória X uniformemente distribuída com função densidade f(x) = 1/b-a , (b > a), em (a, b), determinou-se pelo método dos momentos as estimativas pontuais dos parâmetros a e b, ou seja, a* e b*, respectivamente. Obteve-se então que (a*, b*) é igual a 
Dados da amostra: Tamanho: 10 Primeiro momento: 3,00 Segundo momento: 9,03

Um gráfico corresponde a um histograma apresentando a distribuição dos salários dos funcionários lotados em um determinado órgão público. No eixo das abscissas constam os intervalos de classe (fechados à esquerda e abertos à direita) dos salários em R$ e no eixo das ordenadas as respectivas densidades de frequências em (R$)⁻¹. Densidade de frequência de um intervalo é definida como sendo o resultado da divisão da respectiva frequência relativa pela correspondente amplitude do intervalo. Se 135 funcionários ganham salários com valores pertencentes ao intervalo [3.000, 6.000) com uma densidade de frequência de 1 × 10⁻⁴ (R$)⁻¹, então o número de funcionários que ganham salários com valores pertencentes ao intervalo [6.000, 8.000) com uma densidade de frequência de 2 × 10⁻⁴ (R$)⁻¹ é igual a

O fabricante de um produto eletrônico afirma que o seu produto funciona adequadamente pelo menos 4 anos. O estatístico responsável pelo setor de compras de um hospital obteve dados das várias empresas de assistência técnica e modelou o tempo de falha (tempo até falhar), t, do produto, segundo a distribuição de Weibull com função densidade de probabilidade com t, b, c ∈ R₊ e com parâmetro de forma c = 20 e de escala b = 7. Então, a probabilidade do fabricante estar correto é

O tempo entre as chegadas de pacientes em um guichê do serviço de atendimento médico é uma variável aleatória X que segue a distribuição exponencial com média de 4 minutos. Assim, o modelo da função densidade de probabilidade correspondente é

Para a variável aleatória contínua V, a função densidade de probabilidade é expressa por:

f(v) = 0,5exp(–0,5v), para v ≥ 0; e f(v) = 0, para v < 0.

Nesse caso, considerando-se 0,69 como valor aproximado para ln2,é correto afirmar que a mediana m da distribuição V é tal que

Para estimar, por máxima verossimilhança (MV) ou pelo método dos momentos (MM), o único parâmetro de dada distribuição de probabilidades, seleciona-se uma amostra de tamanho n.

A função densidade da distribuição é: 

f_x(x) = θx^θ-1 , para 0 < x < 1 e zero caso contrário.Além disso, considere:

Então, os estimadores de MV e de MM (com base na média da distribuição) para θ são, respectivamente: 

Suponha que uma amostra aleatória de tamanho n = 3 será extraída de uma população cuja variável a ser observada é X, tendo função de densidade teórica f_x(x) =2x para 0 < x < 1 e zero caso contrário. A extração é feita com a ajuda de uma tabela de números aleatórios, com valores convertidos aos valores amostrais de X através da transformação integral de Y = F_x(x),que é a função distribuição acumulada de X. Se os valores lidos na tabela de aleatórios forem 0,25, 0,49 e 0,81, a média amostral será igual a:

Seja X uma variável aleatória contínua e Y= G(X) uma função de X tal que, no domínio da f_x(x), densidade da X, as derivadas de 1ª e de 2ª ordem da G(X) são estritamente negativas. Considerando, 

f_y(y)= função densidade de probabilidade de Y;

f_x^-1(x) = função inversa da densidade de X;

= derivada de f(x) com respeito à x;

E(X) = esperança matemática de X;

h[f(X)] = função composta de f com h. 

Então é correto afirmar que: 

Considere a variável aleatória bidimensional (X,Y) cuja função de densidade conjunta é dada por:

f_x,y(x,y) = 3/4. y.x²,0 < x < 2 e 0 < y < 1 e zero caso contrário. Então:

Suponha que X e Y são variáveis aleatórias independentes, definidas no mesmo intervalo, com funções de densidade fx(x) e fy(y) , respectivamente. Então a função de densidade conjunta, naquele intervalo, é dada por:

A função de densidade de probabilidade do percentual de processo encerrado depois de um ano da autuação é dada por f_x(x) = 3.x² para 0 <x < 1. Então o percentual médio é de:

A probabilidade de haver atraso em um voo em um determinado aeroporto em uma hora é dada pela seguinte função de densidade de probabilidade f(x):

                    

Pede-se para determinar o valor de c para a função de densidade probabilidade f(x) acima e indicar qual a probabilidade de P(0<x<1).

Observe as afirmações a seguir relativas a histograma e a gráfico de ramo e folha.

I - Histogramas serão mais úteis do que gráfico de ramo e folha para mostrar quaisquer observações que estejam bem afastadas da maioria dos dados, se os gráficos forem construídos com um número suficiente de intervalos de classe.

II - Se um gráfico de ramo e folha ou um histograma utilizar uma escala muito expandida, apresentará o comportamento de um gráfi co de pontos, em vez de mostrar as densidades relativas dos dados.

III - Na construção de um modelo estatístico para o processo que descreve os dados, o histograma pode sugerir uma função matemática cuja curva se ajusta bem ao histograma.

Está correto APENAS o que se afirma em