Questões de Concurso
Sobre cálculo de probabilidades em estatística
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Em relação a essa situação hipotética, julgue o item a seguir.
Suponha que a probabilidade de um condutor se envolver em sinistro com culpa seja P(A)= 0,2 e que P(A|D)= 0,4. Nessa situação,
P(A∩D)= 0,2 x P(D) .
Em relação a essa situação hipotética, julgue o item a seguir.
Os eventos A, B e C são mutuamente independentes.
Assinale a alternativa CORRETA que preenche a lacuna acima.
Se 144 pessoas dessa população forem aleatoriamente sorteadas para compor uma amostra aleatória simples, então a probabilidade de que ao menos 20 tenham problemas auditivos é aproximadamente igual a
Nesse caso, a probabilidade de que uma esfera tenha diâmetro menor do que 10,3 mm é aproximadamente igual a
Se quatro pessoas dessa população forem sorteadas ao acaso, a probabilidade de que ao menos duas torçam pelo Flamengo é aproximadamente igual a
A probabilidade de que, em um período de quatro dias, passem no máximo dois carros por essa estrada é, aproximadamente, igual a
[Se precisar, use e-2 = 0,135, e-4 = 0,02, e-6 = 0,0025, e-8 = 0,0003]
Se sortearmos aleatoriamente uma bola da urna I, passarmos essa bola para a urna II e, em seguida, sortearmos uma bola da urna II, a probabilidade de que essa bola seja azul é igual a
Se X representa o valor da soma dos dois resultados e se B representa o maior dos dois resultados (se houver, caso os dois valores sejam iguais, B será igual ao valor obtido em ambos), então a probabilidade condicional de B ser maior do que 4, dado que A é maior do que 9, é igual a
Com base nessas informações, julgue o seguinte item.
P(A) = 0,23.
Acerca de técnicas utilizadas na ciência de dados, julgue o item a seguir.
O algoritmo Naive Bayes é inadequado para, por exemplo, a análise de dados de produção agrícola na previsão da qualidade de grãos de café, pois exige uma independência completa entre variáveis como pH do solo, umidade e temperatura, e não apresenta bons resultados quando essas variáveis são correlacionadas.
Um pesquisador está desenvolvendo um modelo estatístico para descrever a ocorrência de falhas em sensores em uma rede de equipamentos agrícolas. Com base em dados históricos, que incluem registros de falhas e fatores associados, tais como temperatura, umidade e frequência de transmissão dos sensores, o pesquisador obteve as seguintes informações:
• a probabilidade de um sensor falhar (F) em condições de alta umidade (U) é P(F | U) = 0,4;
• a incidência de eventos de alta umidade é dada pela probabilidade P(U) = 0,3;
• a probabilidade de um sensor falhar em condições de alta temperatura (T) é P(F | T) = 0,2;
• a incidência de falhas é P(F) = 0,2.
Com respeito a essa situação hipotética, e tendo em conta ainda que 0 < P(T) < 1, julgue o item subsequente.
Se 
denota o evento complementar de U, então 
= 0,6.
Um pesquisador está desenvolvendo um modelo estatístico para descrever a ocorrência de falhas em sensores em uma rede de equipamentos agrícolas. Com base em dados históricos, que incluem registros de falhas e fatores associados, tais como temperatura, umidade e frequência de transmissão dos sensores, o pesquisador obteve as seguintes informações:
• a probabilidade de um sensor falhar (F) em condições de alta umidade (U) é P(F | U) = 0,4;
• a incidência de eventos de alta umidade é dada pela probabilidade P(U) = 0,3;
• a probabilidade de um sensor falhar em condições de alta temperatura (T) é P(F | T) = 0,2;
• a incidência de falhas é P(F) = 0,2.
Com respeito a essa situação hipotética, e tendo em conta ainda que 0 < P(T) < 1, julgue o item subsequente.
Os eventos F e T são independentes.
Um pesquisador está desenvolvendo um modelo estatístico para descrever a ocorrência de falhas em sensores em uma rede de equipamentos agrícolas. Com base em dados históricos, que incluem registros de falhas e fatores associados, tais como temperatura, umidade e frequência de transmissão dos sensores, o pesquisador obteve as seguintes informações:
• a probabilidade de um sensor falhar (F) em condições de alta umidade (U) é P(F | U) = 0,4;
• a incidência de eventos de alta umidade é dada pela probabilidade P(U) = 0,3;
• a probabilidade de um sensor falhar em condições de alta temperatura (T) é P(F | T) = 0,2;
• a incidência de falhas é P(F) = 0,2.
Com respeito a essa situação hipotética, e tendo em conta ainda que 0 < P(T) < 1, julgue o item subsequente.
P(U | F) = 0,6.
Um pesquisador está desenvolvendo um modelo estatístico para descrever a ocorrência de falhas em sensores em uma rede de equipamentos agrícolas. Com base em dados históricos, que incluem registros de falhas e fatores associados, tais como temperatura, umidade e frequência de transmissão dos sensores, o pesquisador obteve as seguintes informações:
• a probabilidade de um sensor falhar (F) em condições de alta umidade (U) é P(F | U) = 0,4;
• a incidência de eventos de alta umidade é dada pela probabilidade P(U) = 0,3;
• a probabilidade de um sensor falhar em condições de alta temperatura (T) é P(F | T) = 0,2;
• a incidência de falhas é P(F) = 0,2.
Com respeito a essa situação hipotética, e tendo em conta ainda que 0 < P(T) < 1, julgue o item subsequente.
Se 
e 
denotarem, respectivamente, os eventos complementares de F e T, então 
= 0.
Em pesquisa sobre a eficiência de dois tipos de substratos S1 e S2 em determinada plantação experimental, foram considerados os seguintes eventos:
• A = “a planta atinge uma altura superior a 150 cm”;
• B = “o substrato empregado foi S1”;
• C = “o substrato empregado foi S2”;
• 30% das plantas se desenvolveram sobre substrato S1 e as restantes se desenvolveram sobre substrato S2;
• foram obtidas as seguintes probabilidades condicionais: foram obtidas as seguintes probabilidades condicionais: P(A|B) =0,3 e P(A|C) =0,2.
Com base nessas informações, julgue o seguinte item.
P (B|A) = 0,3
A probabilidade de que o seguro não seja acionado nem por P e nem por Q é de
Os analistas sabem que:
• Apenas 1% de todas as transações são fraudulentas.
• Quando uma transação é fraudulenta, o sistema a classifica como “suspeita” em 95% dos casos (taxa de acerto).
• Quando uma transação não é fraudulenta, o sistema ainda a classifica como “suspeita” em 5% dos casos (falso positivo).
Se o sistema classificou uma transação como suspeita, a probabilidade de ela realmente ser fraudulenta é de, aproximadamente,
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