Questões de Concurso Sobre principais distribuições de probabilidade em estatística

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Q1121490 Estatística
Uma função muito usual na área de probabilidade e inferência é denominada como função geradora de momentos, esta possibilita, por exemplo, a obtenção da média, do segundo momento entre outros. Tal função é denominada assim, pois, a partir dela, pode-se encontrar todos os momentos da variável aleatória X (quando estes existem). Considerando isso, assinale a alternativa que representa corretamente a função geradora de momentos de uma Poisson.
Alternativas
Q1121489 Estatística

Marque a alternativa que corresponde corretamente à representação de uma distribuição T-Student, com parâmetro Imagem associada para resolução da questão , representando os graus de liberdade, considerando Imagem associada para resolução da questão .

Alternativas
Q1121483 Estatística
Marque a alternativa correta em relação ao modelo probabilístico que mais se adequa ao seguinte caso: lançamento de uma moeda honesta, contando o número de casos até a realização da primeira coroa.
Alternativas
Q1121476 Estatística
Sabe-se que a distribuição geométrica pode ser interpretada como uma sequência de ensaios de Bernoulli, independentes, até a ocorrência do primeiro sucesso. Assinale a alternativa que indica c o r r e t a m e n t e a m é d i a e a v a r i â n c i a , respectivamente, de uma distribuição geométrica cujo parâmetro é p = 0,64 e tendo como parametrização o número de ensaios de Bernoulli até se obter um sucesso.
Alternativas
Q1121474 Estatística

Supondo uma distribuição de Imagem associada para resolução da questão com parâmetrosImagem associada para resolução da questão a alternativa que representa corretamente a distribuição de Weibull com estes parâmetros é dada por

Alternativas
Q1121459 Estatística

Considere uma distribuição Normal Bivariada, representada a seguir:


Imagem associada para resolução da questão


Onde,

Imagem associada para resolução da questão

Com relação a essa distribuição, pode-se afirmar que:


Alternativas
Q1121458 Estatística

Considerando X ~ Poisson (0,2), e sabendo que e -0,2 é 0,82, aproximadamente, indique a alternativa correta com relação ao seguinte cálculo:

Imagem associada para resolução da questão

Alternativas
Ano: 2018 Banca: IADES Órgão: SES-DF Prova: IADES - 2018 - SES-DF - Economista |
Q1108822 Estatística
Imagem associada para resolução da questão

A variável normal padronizada Z é dada porܼ Imagem associada para resolução da questão, em que X é uma variável que tem distribuição normal de média µ e variância σ² , conforme a figura apresentada. Considerando uma variável X que tem distribuição normal de média µ = 15,6 e variância σ² = 0,25, assinale a alternativa que indica a probabilidade p(15 < X < 16,2).
Dado: Tabela – Áreas de uma distribuição normal padrão
Imagem associada para resolução da questão
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Ano: 2018 Banca: IADES Órgão: SES-DF Prova: IADES - 2018 - SES-DF - Estatístico |
Q1108768 Estatística
A entrada de clientes em uma loja segue um processo de Poisson homogêneo com intensidade λ por hora. Considerando que, em um determinado dia, chegaram 15 clientes em um período de 8 horas, qual é a probabilidade de que tenham chegado exatamente 5 clientes nas primeiras 4 horas?
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Ano: 2018 Banca: IADES Órgão: SES-DF Prova: IADES - 2018 - SES-DF - Estatístico |
Q1108767 Estatística
Considere que as pessoas chegam a um caixa eletrônico segundo um processo de Poisson com intensidade λ = 6 por hora e são atendidas em um sistema de fila única por ordem de chegada. Os tempos gastos no caixa se comportam como variáveis aleatórias, independentes e identicamente distribuídas, exponencial com média 0,1 horas. Sabendo que há apenas um único caixa eletrônico atendendo os clientes, qual o número médio de pessoas no sistema?
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Ano: 2018 Banca: IADES Órgão: SES-DF Prova: IADES - 2018 - SES-DF - Estatístico |
Q1108766 Estatística
A chegada de pacientes na recepção de uma clínica hospitalar ocorre segundo um processo de Poisson homogêneo de taxa λ = 5 por hora. Supondo que os atendimentos iniciam às 8 h, qual a probabilidade de chegarem pelo menos 3 pacientes no período entre 11 h e 11h30?
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Ano: 2018 Banca: IADES Órgão: SES-DF Prova: IADES - 2018 - SES-DF - Estatístico |
Q1108763 Estatística
Considere X = (X1 X2)T, uma variável aleatória com distribuição normal bivariada. Sabe-se que X1 apresenta média igual a 2 e desvio padrão igual 0,5, X2 apresenta média igual a 1 e desvio padrão igual 1 e a covariância entre X1 e X2 é igual -0,3. A distribuição condicional de X2|X1=2,5 é normal com média
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Ano: 2018 Banca: IADES Órgão: SES-DF Prova: IADES - 2018 - SES-DF - Estatístico |
Q1108762 Estatística
Seja Φ(.) a função de distribuição acumulada da normal padrão, Φ-1(.) a respectiva função inversa e ui, i=1,...,n, números aleatórios gerados a partir de uma distribuição uniforme (0,1). Uma alternativa para simular uma variável aleatória W, com distribuição qui-quadrado com 4 graus de liberdade é
Alternativas
Ano: 2018 Banca: IADES Órgão: SES-DF Prova: IADES - 2018 - SES-DF - Estatístico |
Q1108760 Estatística
Considere que foram gerados dois números aleatórios, u1 = 0,409 e u2 = 0,119, com distribuição uniforme em (0,1). Deseja-se, a partir deles, simular duas observações de uma variável aleatória, X, com distribuição exponencial com média igual a 0,5, e duas observações de uma variável aleatória, W, com distribuição normal com média igual 1 e desvio padrão igual a 3. Os valores simulados são, respectivamente,
Alternativas
Ano: 2018 Banca: IADES Órgão: SES-DF Prova: IADES - 2018 - SES-DF - Estatístico |
Q1108748 Estatística
Considere uma variável aleatória X, com distribuição normal, média igual a 3 e variância igual a 9, e uma variável aleatória Y, com distribuição exponencial e média igual a 3. Os quantis q(0,25) aproximados de X e Y são, respectivamente,
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Ano: 2018 Banca: AOCP Órgão: FUNPAPA Prova: AOCP - 2018 - FUNPAPA - Estatístico |
Q1101635 Estatística
A central de atendimento aos consumidores de uma grande loja inicia o atendimento às 8:00h. As chamadas chegam conforme um processo de Poisson, com uma taxa de 1200 chamadas por hora. Às 8h:01min já haviam chegado 30 chamadas. Qual é o tempo médio entre chamadas?
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Q1098944 Estatística
Suponha que a variável aleatória X conte o número de queixas registradas em um órgão de defesa do consumidor em um dia. A função de distribuição de probabilidade de X segue a lei de Poisson e é dada por:
Imagem associada para resolução da questão
Portanto a função de distribuição acumulada de Y = aX + b , sendo a e b constantes, é dada por
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Q1098935 Estatística
Sabemos que uma variável aleatória que conta o número de sujeitos em uma fila de espera segue uma distribuição de Poisson. Suponha que o número de sujeitos que se dirige a um balcão de uma repartição pública, para receber informações entre 12 e 13 horas da tarde, é uma variável aleatória com distribuição de Poisson e com parâmetro 3. Suponha, também, que o número de sujeitos que se dirige ao referido balcão entre 13 e 14 horas é também uma variável aleatória de Poisson com parâmetro 5. Admita que essas variáveis aleatórias sejam independentes. Qual é a probabilidade de que mais de 5 clientes se dirijam ao guichê entre 12 e 14 horas da tarde?
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Q1060195 Estatística

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. 

Imagem associada para resolução da questão

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

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Q1060193 Estatística

Numa grande rede de hotéis, há uma central de reservas onde as linhas telefônicas ficam ocupadas 35% do tempo. Suponha que as linhas ocupadas em sucessivas chamadas sejam eventos independentes, e considere que 10 chamadas aconteçam.

A distribuição de probabilidade que permite calcular a probabilidade de que as linhas estejam ocupadas em exatamente três chamadas é a distribuição

Alternativas
Respostas
421: E
422: D
423: B
424: B
425: E
426: E
427: C
428: D
429: E
430: C
431: E
432: B
433: D
434: A
435: A
436: E
437: B
438: A
439: B
440: A