Questões de Concurso
Sobre principais distribuições de probabilidade em estatística
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Com base nessa situação hipotética, e sabendo que:
• P(t8 > 2,306) = 0,025,
• P(t9 > 2,262) = 0,025,• P(t10 > 2,228) = 0,025,
• P(t8 > 1,860) = 0,05,
• P(t9 > 1,833) = 0,05,
• P(t10 > 1,812) = 0,05,
• P(t15 > 2,131) = 0,025,
• P(t16 > 2,120) = 0,025,
• P(t17 > 2,110) = 0,025,
• P(t15 > 1,753) = 0,05,
• P(t16 > 1,746) = 0,05,
• P(t17 > 1,740) = 0,05,
• P(t25 > 2,060) = 0,025,
• P(t24 > 2,064) = 0,025,
• P(t23 > 2,069) = 0,025,julgue o item que se segue.
O valor da estatística do teste qui-quadrado que verifica ashipóteses 
é superior a 1,onde σ² é variância populacional.
Considerando uma amostra aleatória simples Y1, Y2,…, Yn,
retirada de uma distribuição exponencial com média igual a 2,
julgue o próximo item, referente à soma 
.
Se n = 2, então Sn/Y1 segue uma distribuição beta.
Considerando uma função de distribuição condicional
P(X = x|Y = y) = yx(1 - y)1-x,
na qual x ∈ {0,1} e Y segue a distribuição uniforme contínua no intervalo [0,1], de modo que 0 ≤ y ≤ 1, julgue o seguinte item.
A distribuição conjunta das variáveis aleatórias X e Y pode ser escrita como
P(X = x,Y = y) = P(X = x|Y = y) x P(Y = y).
Considerando uma função de distribuição condicional
P(X = x|Y = y) = yx(1 - y)1-x,
na qual x ∈ {0,1} e Y segue a distribuição uniforme contínua no intervalo [0,1], de modo que 0 ≤ y ≤ 1, julgue o seguinte item.
P(Y = 0,5) > 0,05.
Considerando uma função de distribuição condicional
P(X = x|Y = y) = yx(1 - y)1-x,
na qual x ∈ {0,1} e Y segue a distribuição uniforme contínua no intervalo [0,1], de modo que 0 ≤ y ≤ 1, julgue o seguinte item.
Var(X|Y = 0,5) < 0,2.
Considerando uma função de distribuição condicional
P(X = x|Y = y) = yx(1 - y)1-x,
na qual x ∈ {0,1} e Y segue a distribuição uniforme contínua no intervalo [0,1], de modo que 0 ≤ y ≤ 1, julgue o seguinte item.
A média condicional E(X|Y) é uma variável aleatória cuja
variância é igual a 1/12.
na qual d ∈ {1,2,3, … } e P(D = 0) > 0, julgue o item a seguir.
A variância de D é igual a 9.
Defina X como o número de eventos ocorridos em um intervalo de tempo [0,t], ou seja, X segue a distribuição de Poisson com parâmetro (λt), de modo que: Prob(X = x) = e-λt (λt)x / x!
Logo, a Prob(X ≥ x) significa que ocorreram, pelo menos, x eventos entre [0,t]. Seja T o instante em que ocorre o segundo evento, a função de densidade de probabilidade de T, para t ≥ 0, é:
Seja X~Uniforme(0,2) e
h(X) = máx(1 − X; X) =
O valor esperado de h(X) é:
ÁREAS OU PROBABILIDADES SOB A CURVA NORMAL PADRÃO ENTRE Z = 0,00 E UM VALOR POSITIVO DE Z PARA OS VALORES DAS PROBABILIDADES ENTRE OS VALORES NEGATIVOS DE Z E Z = 0,00, AS ÁREAS SÃO OBTIDAS POR SIMETRIA
Suponha que o diâmetro de uma peça de tipo eixo (D) foi medido com paquímetro digital com resolução de 0,01 mm e faixa nominal de 150 mm. Os valores de diâmetro obtidos durante a medição seguem uma distribuição normal de probabilidades com média (µ) igual a 100,00 mm e variância (IMAGEM ) igual a 0,04 mm² .
Ao se selecionar ao acaso uma peça, qual é a probabilidade de que ela tenha o diâmetro entre 99,98 mm e 100,04 mm?
Uma amostra aleatória simples de tamanho n é retirada de uma distribuição exponencial X com a função de densidade de probabilidade representada a seguir.
Representando essa amostra aleatória simples como X1,…, Xn , julgue o item subsequente.
Uma amostra aleatória simples de tamanho n é retirada de uma distribuição exponencial X com a função de densidade de probabilidade representada a seguir.
Representando essa amostra aleatória simples como X1,…, Xn , julgue o item subsequente.
A seguir, é apresentada a função de densidade da variável aleatória W = 5X.
Uma amostra aleatória simples de tamanho n é retirada de uma distribuição exponencial X com a função de densidade de probabilidade representada a seguir.
Representando essa amostra aleatória simples como X1,…, Xn , julgue o item subsequente.
A função de densidade da soma Y = X1 +⋯+ Xn é dada pela forma a seguir.
Uma amostra aleatória simples de tamanho n é retirada de uma distribuição exponencial X com a função de densidade de probabilidade representada a seguir.
Representando essa amostra aleatória simples como X1,…, Xn , julgue o item subsequente.
Uma amostra aleatória simples de tamanho n é retirada de uma distribuição exponencial X com a função de densidade de probabilidade representada a seguir.
Representando essa amostra aleatória simples como X1,…, Xn , julgue o item subsequente.
O tempo X gasto por um comissário de justiça para o cumprimento das suas tarefas diárias é uma variável aleatória contínua cuja função de distribuição acumulada é mostrada a seguir.
Com base nessas informações, julgue o item que se segue.
O tempo X gasto por um comissário de justiça para o cumprimento das suas tarefas diárias é uma variável aleatória contínua cuja função de distribuição acumulada é mostrada a seguir.
Com base nessas informações, julgue o item que se segue.
Diariamente, T mandados judiciais são distribuídos para certo oficial de justiça. Sabe-se que T = X + Y + Z , em que X representa o número diário de mandados de intimação, Y, a quantidade diária de mandados de citação e Z, o total diário de mandados de condução coercitiva. As variáveis aleatórias X, Y e Z são independentes e seguem a distribuição de Poisson com médias 5, 3 e 1, respectivamente.
Com respeito a essa situação hipotética e considerando que e denote a constante de Néper (número exponencial), julgue o próximo item.
Diariamente, T mandados judiciais são distribuídos para certo oficial de justiça. Sabe-se que T = X + Y + Z , em que X representa o número diário de mandados de intimação, Y, a quantidade diária de mandados de citação e Z, o total diário de mandados de condução coercitiva. As variáveis aleatórias X, Y e Z são independentes e seguem a distribuição de Poisson com médias 5, 3 e 1, respectivamente.
Com respeito a essa situação hipotética e considerando que e denote a constante de Néper (número exponencial), julgue o próximo item.
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