Questões de Concurso

Considere a distribuição conjunta abaixo:

Então, P(X > -1/Y < 2) e E(X/Y =2) são respectivamente iguais a: 

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:

O número de recursos em um processo é uma variável aleatória de Poisson com parâmetro λ = 5. Então a probabilidade de que um processo tenha menos do que 2 recursos é:

Sabe-se que o tempo de duração de um processo na justiça do trabalho é uma variável aleatória contínua distribuída exponencialmente, com média de 1200 dias. Se já passaram 900 dias de um processo, a probabilidade de que ele dure mais do que 1500 dias é igual a:

Considere a variável aleatória X, uniforme entre 0 e 1, uma amostra aleatória simples de tamanho n=3 e a estatística de ordem do máximo (=Y). Então a função de densidade de Y é dada por:

Suponha que o número de advogados atendidos por um diretor de vara, por dia, é uma variável aleatória distribuída uniformemente entre 11 e 25, inclusive. Então, se em um dia qualquer, até certo horário, 18 advogados foram atendidos, a probabilidade de que mais de 23 sejam atendidos naquele dia é:

Numa localidade que conta apenas com duas varas de justiça e onde os processos são distribuídos de forma aleatória, sabe-se que o juiz “A” condena os réus com probabilidade de 0,45 e o juiz “B” absolve com probabilidade 0,85. Logo, a probabilidade de que um réu qualquer seja absolvido é de:

Se o número médio de funcionários por vara, em uma Justiça Especializada, é de 12, enquanto a moda é de 9, é possível que a mediana do número de funcionários seja igual a:

A função distribuição de probabilidade acumulada da variável “número de anos de experiência de magistrados” de um dado tribunal é dada por:

 

Então, a probabilidade de que um magistrado escolhido ao acaso tenha experiência maior do que cinco anos e menor ou igual a 15 anos é igual a: 

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:

Em uma população a probabilidade de que um indivíduo tenha cometido crimes contra o patrimônio é de 0,024 e contra pessoas é de 0,043. Já a probabilidade de que tenha cometido ambos os crimes é de 0,018. Então, a probabilidade de que o indivíduo tenha cometido ao menos um dos crimes é de:

Considere o plenário de um tribunal superior composto por 11 ministros, sendo duas mulheres e nove homens. Uma turma com cinco integrantes será escolhida ao acaso para apreciação de determinados processos.

A probabilidade de que tal turma seja mista, do ponto de vista do gênero, é igual a: 

Suponha que X é uma variável aleatória discreta tal que P(X=k) = c/n para K = 1, 2, 3, 4, ...., n² , onde c é uma constante. Então, c é igual a:

A probabilidade de chover em determinado dia, dado que choveu no dia anterior, é de 0,6. Se a probabilidade de chover em um dia qualquer é de 0,3, a probabilidade de dois dias de chuva seguidos é de:

Suponha que A e B são dois eventos quaisquer, tais que P(A) = 0,7 e P(A U B) = 0,9. Então, se eles são independentes, pode-se afirmar que P(B) é igual a:

Uma empresa aérea, analisando os seus dados históricos, sabe que aproximadamente 5% dos passageiros que fizeram reserva em um determinado voo não aparecerão (perderão o voo). Consequentemente, a política da empresa é vender 62 assentos para um voo que comporta apenas 60 passageiros. A empresa deseja, assim, saber qual é a probabilidade, P, de haver um assento disponível para cada passageiro que aparecerá na hora com a intenção de embarcar.

- Um modo de se obter a média de uma variável aleatória é usando a sua distribuição cumulativa. Sabendo-se assim que a variável aleatória X é uniformemente distribuída no intervalo (0,1), calcule o valor esperado da variável aleatória X³ , isto é: E[X³ ].

Uma determinada empresa aérea tem sofrido atrasos nos seus voos devido à falta de programação a respeito das possíveis falhas que podem ocorrer nos seus aviões. Falhas frequentes incluem desde trincas nos trens de pousos até mesmo falhas imprevistas nas suas turbinas. Apesar de possuir um certo estoque de turbinas, não se sabe na empresa qual ou quais falhas ocorrerão primeiro. Decidiu-se então fazer um estudo e observou-se que os intervalos das falhas, tanto nas turbinas quanto nas trincas nas asas (que requerem manutenção, paralisando o uso dos aviões) ocorrem de acordo com taxas exponenciais, com intervalos de tempo de 15 dias para uma falha de turbina e de um mês para as trincas das asas. Em virtude do estoque das turbinas, uma falha em uma única turbina não é tão preocupante, mas falha em duas turbinas, mesmo que sejam em aviões diferentes, já podem atrasar os trabalhos das equipes de manutenção. Descreva os possíveis eventos do seguinte modo: E_jⁱ , ou seja, j eventos ocorrem no processo N_i (t).

Desse modo, a empresa aérea quer saber o valor da seguinte probabilidade: P{E₂¹ < E₁ ² }. Mais especificamente, indique a probabilidade de duas turbinas falharem, antes que uma trinca nas asas, que requer manutenção, ocorra (j=2 e evento i=1 – falha das turbinas, e j=1 e evento 2 – trinca das asas).

Com o objetivo de utilizar as suas aeronaves de um modo mais eficiente, uma determinada empresa aérea deseja aplicar um mesmo modelo de otimização para as suas diferentes rotas. Entretanto, esse mesmo modelo só funcionará, principalmente, se as variâncias dessas diferentes rotas puderem ser consideradas as mesmas. Para simplificar, a empresa aérea decidiu comparar apenas duas das suas rotas, que possuem os seguintes dados anuais:

De acordo com os dados acima, foi realizado o seguinte teste de Hipóteses para um teste de significância α = 5%:

H₀ : σ₁² =σ₂²

H₁ : σ₁² ≠ σ₂²

^{Além disso, os tamanhos das amostras usadas para se obter as médias e desvios-padrões acima foram de 25 e 30 para as amostras 1 e 2, respectivamente. Aplicando o teste de Hipótese, pode-se então concluir que:}