Questões de Concurso
Sobre cálculo de probabilidades em estatística
Foram encontradas 2.958 questões
A partir da análise dos dados, o profissional pode concluir que a distribuição de probabilidades será:
Seja X uma variável aleatória com E(X) = μ e c um número real. Considere E(X − c) 2 finita e ε qualquer número positivo. Nestas condições, a desigualdade de Tchebychev é dada por:
Seja X uma variável aleatória com função geradora de momentos dada por M(t) = exp(t2/2). Qual o valor esperado da variável aleatória X?
Seja X uma variável aleatória discreta dada por
Qual o valor da constante α?
Considere a situação a seguir.
Dois jogadores, X e Y, disputam o seguinte jogo:
• O jogador X inicia lançando um dado honesto e, se ocorrer face par, ganha o jogo.
• Caso X não ganhe, o jogador Y joga o dado honesto e, se ocorrer face ímpar, ganha.
• Caso nem X nem Y ganhe o jogo, repete-se o esquema já descrito.
Qual a probabilidade do jogador Y de ganhar o jogo?
Um determinado exame para dengue apresenta as seguintes probabilidades:
• 80% de identificação correta daqueles que não estão com dengue.
O médico, depois da avaliação no consultório, atribuiu ao
paciente a probabilidade de 70% de estar com dengue, mas
solicitou o exame descrito acima. Dado que o resultado foi
positivo para dengue, qual é a probabilidade de o paciente
estar realmente com dengue?
Em uma sala de aula com 30 discentes da disciplina de
introdução à probabilidade, qual é a probabilidade de pelo
menos dois discentes fazerem aniversário no mesmo dia?
Seja X uma variável aleatória discreta com função distribuição dada por
Qual o valor da P(X = 2)?
Utilizando o software R na versão 4.3.2 e adotando X~N (μ = 2, σ2 = 9), qual função utilizar para calcular a P(X < 7,88)?
Sejam X1, X2, ..., Xnuma amostra aleatória de tamanho n da função distribuição acumulada F(.) e X(n) = max(X1, X2, ..., Xn).A função distribuição acumulada de X(n) calculada em y é dada por
tais que 
e denotando seus eventos complementares respectivamente como 
assinale a opção correta. Uma função de densidade tem a forma f(x) = c ∙ exp (− |x|/8), em que c representa a constante de normalização e x pode assumir qualquer valor real. Com base nessa função, julgue o próximo item.
c = 0,0625.
Uma função de densidade tem a forma f(x) = c ∙ exp (− |x|/8), em que c representa a constante de normalização e x pode assumir qualquer valor real. Com base nessa função, julgue o próximo item.
P(X = 8) = c . exp(−1).
Uma função de densidade tem a forma f(x) = c ∙ exp (− |x|/8), em que c representa a constante de normalização e x pode assumir qualquer valor real. Com base nessa função, julgue o próximo item.
A variância da distribuição proporcionada pela função de
densidade apresentada é igual a 128.
Sobre os modelos markovianos, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a afirmativa verdadeira e (F) para a falsa.
( ) Os modelos markovianos representam o processo de geração de sequências com o uso de transições em uma cadeia de markov. Trata-se essencialmente um tipo especial de autômato de estado infinito, onde os estados são definidos por um longo histórico das sequências.
( ) Nos modelos de markov de primeira ordem, cada estado representa o símbolo do alfabeto Σ, que é gerado como o elemento final da sequência que está sendo modelada. Assim, a palavra “primeira ordem” refere-se ao fato de que o primeiro elemento da cadeia é diferente de 1. Nos modelos de Markov de k-ésima ordem, cada estado corresponde à subsequência dos k-1 símbolos finais an−1... an−k na sequência que está sendo modelada.
( ) Cada transição deste modelo corresponde a um evento an-k, representando a adição do elemento an-1 ao término da sequência. Como resultado da adição deste elemento, as transições do modelo markoviano variam do estado an−1... an−k para o estado an−1 ... an-k+1. A probabilidade desta transição é P(an|an−k ... an−1).
As afirmativas são, respectivamente,
Conheça nossos planos