Questões de Concurso Sobre estatística

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Q785201 Estatística

Seja FX a função de distribuição cumulativa da variável aleatória X e FY a função de distribuição cumulativa da variável aleatória Y. Sobre as propriedades da função de distribuição cumulativa, analise as afirmativas a seguir.

I. FX é contínua à direita.

II. FX é não decrescente, isto é, FX(a) ≤ FX(b) sempre que a < b, ∀ a,b, ∈ |R.

III. limx→ – ∞ FX (x) = 0 e limx→ ∞ FX (x) = 1.

IV. Se g(x) = y, então FY(y) = FX(g–1 (y)).

Estão corretas as afirmativas

Alternativas
Q785200 Estatística

Se x é uma variável aleatória contínua, então fx(x) pode ser da forma:

Imagem associada para resolução da questão

Está(ão) correta(s) a(s) afirmativa(s)

Alternativas
Q785199 Estatística

Calcule o valor de c para que f(x, y) seja uma função de densidade de probabilidade conjunta de X e Y.

Imagem associada para resolução da questão


Em seguida, calcule a função de densidade de probabilidade condicional de X dado Y = y, onde 0 < y < 3.

Afirma-se que:

I. O valor de c é 1/48.

II. A função de densidade de probabilidade condicional pedida é Imagem associada para resolução da questão

Assinale a alternativa correta sobre as afirmativas I e II:

Alternativas
Q785198 Estatística
Uma fábrica de chocolates comprou uma nova máquina para testar a qualidade de seus produtos. Essa nova máquina detecta as barras de chocolate que estão com o peso fora da faixa de pesos aceitáveis pelo padrão de qualidade da empresa em 90% dos casos. A máquina faz uma marca na embalagem para que o produto seja recolhido e não seja vendido com os demais. Entretanto, essa mesma máquina marca erroneamente 0.5% das barras de chocolate que estão dentro da faixa de peso aceitável (“falso positivo”). Considere que 1% das barras de chocolate produzidas pela empresa estão fora da faixa de peso aceitável pelo controle de qualidade da empresa. Qual a probabilidade de uma barra de chocolate estar de fato fora do peso aceitável pelo padrão de qualidade dado que a máquina marcou/detectou?
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Q785197 Estatística
Em certo jogo de tabuleiro todos os jogadores ganham um bônus na rodada se eles obtiverem dois números 6 em um dado. Os lançamentos do dado são sequenciais, independentes e possuem um limite de 4 lançamentos do dado por rodada. Por exemplo, se o primeiro lançamento for o número 6, o segundo for o número 4 e o terceiro for outro número 6, os jogadores ganham o bônus e não precisam lançar o dado novamente. Mas se o primeiro lançamento for o número 2, o segundo um 3, o terceiro um 6 e o quarto outro 3, eles param os lançamentos e não ganham o bônus da rodada. Cada rodada é independente dos resultados obtidos nas rodadas anteriores. Considerando que o dado é honesto, qual a probabilidade do primeiro bônus do jogo sair na 3ª rodada?
Alternativas
Q785196 Estatística
Sobre medidas de posição, medidas de dispersão, assimetria e curtose, assinale a alternativa INCORRETA.
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Q784013 Estatística
Um quadro de análise de variância refere-se a um modelo regressivo linear múltiplo, com intercepto, com o objetivo de obter a previsão de uma variável dependente (y) em função de 4 variáveis explicativas (x, x, x e x). Sabe-se que as estimativas dos parâmetros deste modelo foram obtidas pelo método dos mínimos quadrados com base em 20 observações. Se o coeficiente de explicação (R²) encontrado foi de 76%, obtém-se pelo quadro que o valor da estatística F (F calculado) utilizado para testar a existência da regressão é
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Q784012 Estatística
Atenção: Para responder a questão, considere que o gerente de uma empresa comercial adotou o modelo linear simples Vi = α + βgi + εi para analisar a relação entre o volume de vendas anual (V), em unidades monetárias (u.m.), em função do gasto anual com promoções de vendas (g), também em u.m. Os parâmetros α e β são desconhecidos, i corresponde à i-ésima observação anual e εi é o erro aleatório com as respectivas hipóteses para a regressão linear simples. Com base em 10 pares de observações anuais (gi , Vi ), i = 1, 2, 3, ... , 10, e com a utilização do método dos mínimos quadrados foram encontradas as estimativas de α e β. 


Para testar a existência da regressão, ao nível de significância α, optou-se pelo teste t de Student, com a formulação das hipóteses: H: β = 0 (hipótese nula) contra H1: β ≠ 0 (hipótese alternativa). A estatística tc (t calculado), utilizada para a conclusão do teste, apresentou então um valor igual a
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Q784011 Estatística
Atenção: Para responder a questão, considere que o gerente de uma empresa comercial adotou o modelo linear simples Vi = α + βgi + εi para analisar a relação entre o volume de vendas anual (V), em unidades monetárias (u.m.), em função do gasto anual com promoções de vendas (g), também em u.m. Os parâmetros α e β são desconhecidos, i corresponde à i-ésima observação anual e εi é o erro aleatório com as respectivas hipóteses para a regressão linear simples. Com base em 10 pares de observações anuais (gi , Vi ), i = 1, 2, 3, ... , 10, e com a utilização do método dos mínimos quadrados foram encontradas as estimativas de α e β. 


Em um ano que a empresa não efetua gasto com promoções de vendas, significa que considerando a equação da reta obtida pelo método dos mínimos quadrados a previsão do volume de vendas deste ano é igual, em u.m., a
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Q784010 Estatística
Um candidato a prefeito de uma cidade afirma que pelo menos 50% dos eleitores da cidade apóiam sua candidatura. Chamando de p a proporção de eleitores que apóia o candidato, resolveu-se fazer um teste para verificar se o candidato tem razão, ao nível de significância de 5%, em que foram formuladas as hipóteses H: p ≥ 0,5 (hipótese nula) contra H: p < 0,5 (hipótese alternativa). Então, uma amostra aleatória de tamanho 64 é extraída, com reposição, da população de eleitores e verifica-se que uma proporção p* dos eleitores apóia o candidato. Considere que é normal a distribuição amostral da frequência relativa dos eleitores que apóiam o candidato e que na curva normal padrão (Z) as probabilidades P(|Z| > 1,96) = 0,05 e P(|Z| > 1,64) = 0,10. O menor valor para p* tal que não ocorra o erro tipo I é
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Q784009 Estatística
A variância de uma população de tamanho infinito, normalmente distribuída com média μ, é desconhecida. Deseja-se testar as hipóteses H: μ = 12 (hipótese nula) contra H: μ > 12 (hipótese alternativa), ao nível de significância α, com a utilização do teste t de Student. Para isto, foi extraída da população uma amostra aleatória de tamanho 9 obtendo-se uma média amostral igual a 12,8 e uma variância amostral igual a 1,44. Considere que tα é o quantil da distribuição t de Student para o teste unicaudal tal que a probabilidade P(t > tα) = α, com n graus de liberdade.
Imagem associada para resolução da questão
É correto afirmar que H
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Q784008 Estatística
Uma população P de tamanho infinito tem distribuição normal com média μ e variância 2,25. A fim de proceder ao teste H: μ = 10 (hipótese nula) contra H: μ ≠ 10 (hipótese alternativa), ao nível de significância de 5%, extrai-se de P uma amostra aleatória de tamanho 100, estabelecendo-se a seguinte regra: “dado que Imagem associada para resolução da questão é a média da amostra, então rejeita-se H se Imagem associada para resolução da questão < 10 − K ou Imagem associada para resolução da questão > 10 + K, em que K > 0”. Considerando que na curva normal padrão (Z) as probabilidades P(|Z| > 1,96) = 0,05 e P(|Z| > 1,64) = 0,10, obtém-se que o valor de K é
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Q784007 Estatística
Uma amostra aleatória de tamanho 64 é extraída de uma população de tamanho infinito, normalmente distribuída, média μ e variância conhecida σ². Obtiveram-se com base nos dados desta amostra, além de uma determinada média amostral x , 2 intervalos de confiança para μ aos níveis de 95% e 99%, sendo os limites superiores destes intervalos iguais a 20,98 e 21,29, respectivamente. Considerando que na curva normal padrão (Z) as probabilidades P(|Z| > 1,96) = 0,05 e P(|Z| > 2,58) = 0,01, encontra-se que σ² é igual a
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Q784006 Estatística
Sejam X e X duas variáveis aleatórias independentes, ambas com média μ e variância 25. Como μ é desconhecida construiuse um estimador T para μ, sendo m e n parâmetros reais, ou seja: T = (m − 1)X − nX. Considerando que T caracteriza uma classe de estimadores não viesados de μ, então o estimador desta classe mais eficiente verifica-se quando m for igual a
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Q784005 Estatística
O conjunto {X, X, X, ... , X₁₀ } refere-se a uma população de tamanho 10 de elementos estritamente positivos, em que
Imagem associada para resolução da questão
Observação: log(N) é o logaritmo de N na base 10. Considere as seguintes afirmações com relação a esta população: I. O coeficiente de variação é igual a 1/7. II. A média geométrica é igual a raiz quadrada de 109,185. III. Multiplicando todos os elementos da população por 2, o coeficiente de variação da nova população formada não se altera. IV. Dividindo todos os elementos da população por 2, a variância da nova população formada é igual a 25% da variância anterior.
Está correto o que se afirma APENAS em 
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Q784004 Estatística
Analisando a distribuição dos salários dos empregados de uma empresa em número de salários mínimos (SM), obteve-se o histograma de frequências absolutas abaixo com os intervalos de classe fechados à esquerda e abertos à direita. Considere que:

I. Me é a média aritmética dos salários, calculada levando em conta que todos os valores incluídos num certo intervalo de classe são coincidentes com o ponto médio deste intervalo.
II. Md é a mediana dos salários, calculada por meio do método da interpolação linear.
III. Mo é a moda dos salários, calculada com a utilização da fórmula de King*.

 em que L é o limite inferior da classe modal (classe em que se verifica, no caso, a maior frequência), f* é a frequência da classe anterior à classe modal, f** é a frequência da classe posterior à classe modal e h é a amplitude do intervalo de classe correspondente.

O valor de (Me + Md + Mo) é, em SM, igual a
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Q783993 Estatística
Suponha que a proporção do tempo gasto diariamente, relativamente ao tempo total diário de trabalho, para a realização das tarefas A e B, por funcionários de um órgão público, possa ser representada pela variável aleatória bidimensional (X,Y), sendo que X e Y representam tal proporção para a realização de A e B, respectivamente. Sabe-se que a função densidade de probabilidade de (X,Y) é dada por:
Imagem associada para resolução da questãoonde k é uma constante de modo a tornar essa função densidade de probabilidade.
A probabilidade de ambas as tarefas ocuparem no máximo 1/3 do trabalho diário dos funcionários é dada por
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Q783992 Estatística
Atenção: Considere o enunciado abaixo para responder à questão. Num lote de 20 peças, as proporções de peças boas, com pequenos defeitos e com grandes defeitos são, 0,7, p e q, respectivamente. Sabe-se que p > q.
Uma amostra aleatória, com reposição, de 4 peças é selecionada. Sabe-se que a probabilidade de ela conter exatamente duas peças boas, uma com pequeno defeito e uma com grande defeito é igual a 0,0588. Nessas condições, o valor de p é igual a
Alternativas
Q783991 Estatística
Atenção: Considere o enunciado abaixo para responder à questão. Num lote de 20 peças, as proporções de peças boas, com pequenos defeitos e com grandes defeitos são, 0,7, p e q, respectivamente. Sabe-se que p > q.
Uma amostra aleatória, sem reposição, de 3 peças é selecionada. A probabilidade da amostra conter exatamente duas peças defeituosas é igual a
Alternativas
Q783990 Estatística
De uma população de 1000 residências retirou-se uma amostra aleatória simples de 200 residências nas quais foram observadas as seguintes variáveis: X representando a área da residência e Y representando o consumo mensal de água da residência. Se os totais amostrais das variáveis X e Y foram dados, respectivamente, por 15.000 m² e 2.000 m³ e o total populacional de X é de 78.000 m², a estimativa da razão de consumo de água das 1000 residências, em m³ , é igual a
Alternativas
Respostas
6201: D
6202: B
6203: B
6204: C
6205: C
6206: B
6207: D
6208: B
6209: E
6210: A
6211: D
6212: C
6213: A
6214: B
6215: E
6216: C
6217: B
6218: E
6219: C
6220: D