Questões de Estatística - Principais distribuições de probabilidade para Concurso
Foram encontradas 1.299 questões
Nessa situação hipotética,
a razão w-20/ √4 segue distribuição normal padrão.
Nessa situação hipotética,
P(W > R$ 10 mil) = 0,5.
Nessa situação hipotética,
se W1 e W2 forem duas cópias independentes e identicamente distribuídas como W, então a soma W1 + W2 seguirá distribuição normal com média igual a R$ 20 mil e desvio padrão igual a R$ 8 mil.
Sabendo que P(Z < 2) = 0,975, em que Z representa a distribuição normal padrão, julgue o item que segue, em relação a essa situação hipotética.
Se X seguir uma distribuição binomial com parâmetros
n = 1.000 e probabilidade de sucesso p, a estimativa de
máxima verossimilhança da média de X será superior a 300.
Em um grupo formado aleatoriamente por 4 ex-condenados libertos no mesmo dia, estima-se que a probabilidade de que apenas um deles volte a ser condenado por algum crime no prazo de 5 anos, contados a partir do dia em que eles foram libertados, seja superior a 0,4.
A partir dessas informações e considerando que Z representa uma distribuição normal padrão, em que P(Z ≤ -2) = 0,025, julgue os itens subsecutivos.
O valor mais provável para a realização da variável X é 50 litros, de modo que P(X = 50 litros) > P(X = 30 litros).
A partir dessas informações e considerando que Z representa uma distribuição normal padrão, em que P(Z ≤ -2) = 0,025, julgue os itens subsecutivos.
P(X < 60 litros) = P(X ≥ 40 litros).
A partir dessas informações e considerando que Z representa uma distribuição normal padrão, em que P(Z ≤ -2) = 0,025, julgue os itens subsecutivos.
P(X > 70 litros) = 0,05.
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.
A estimativa de máxima verossimilhança do desvio padrão da distribuição da variável X é igual a 2 registros por dia.
Considerando que F(y) = P(Y ≤ y) represente a função de distribuição de Y, em que y é uma possível quantidade de interesse (em kg), e que 0,37 seja valor aproximado de e-1 , julgue o item subsecutivo.
A quantidade 10 kg corresponde ao valor mais provável da distribuição Y de modo que P(Y = 10 kg) ≥ 0,50.
Considerando que F(y) = P(Y ≤ y) represente a função de distribuição de Y, em que y é uma possível quantidade de interesse (em kg), e que 0,37 seja valor aproximado de e-1 , julgue o item subsecutivo.
P(Y ≥ 10 kg) > P(Y < 10 kg).
Considerando que F(y) = P(Y ≤ y) represente a função de distribuição de Y, em que y é uma possível quantidade de interesse (em kg), e que 0,37 seja valor aproximado de e-1 , julgue o item subsecutivo.
O desvio padrão da variável aleatória Y é superior a 12 kg.
Foi solicitado para uma empresa de transportes que fizesse um levantamento da idade da frota dos seus caminhões que operavam em um trecho de rodovia com tráfego intenso. O gerente da empresa entregou a seguinte tabela:
De posse deste levantamento, a analista de operações da autarquia solicitante organizou uma distribuição de frequência para
organizar melhor os dados para serem analisados. Sendo assim, em um primeiro momento, fez-se necessário encontrar o
número de intervalos (K) e a classe (C), que são expressos, respectivamente, por
Avalie se é uma estatística suficiente para o parâmetro indicado nos casos a seguir.
I. Uma distribuição Bernoulli para a qual o parâmetro p (0 < p < 1) é desconhecido.
II. Uma distribuição geométrica para a qual o parâmetro p (0 < p < 1) é desconhecido.
III. Uma distribuição normal com média conhecida e variância σ2 desconhecida.
Está correto o que se afirma em
Avalie se as seguintes famílias de distribuições são uma família exponencial:
I. A família de distribuições Poisson com média desconhecida.
II. A família de distribuições normais com média conhecida e variância desconhecida.
III. A família de distribuições Beta com parâmetro α conhecido e parâmetro β desconhecido.
IV. A família de distribuições Uniforme no intervalo (0, θ), θ parâmetro desconhecido.
São de fato famílias exponenciais
Se X1, X2, ..., Xn é uma amostra aleatória simples de uma distribuição exponencial com parâmetro θ, ou seja,
f(x|θ) = θe-θx , θ > 0,
então, o estimador de θ pelo método dos momentos é
Acerca da soma de variáveis aleatórias, avalie se as afirmativas a seguir, estão corretas.
I. A soma de n variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas Bernoulli com parâmetro p, tem distribuição binomial com parâmetros n e p.
II. A soma de n variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas Poisson com parâmetro λ tem distribuição Poisson com parâmetro nλ.
III. A soma de n variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas exponencial com parâmetro λ tem distribuição gama com parâmetros n e λ.
Está correto o que se afirma em