Supondo-se que os indivíduos de certa população sejam classificados como portadores de certas características biométricas A e B, considerando-se que a probabilidade de um indivíduo selecionado aleatoriamente dessa população ser portador de ambas as características biométricas seja representada por P (A∩B) = 0,12 e que a probabilidade de esse indivíduo não ser portador de nenhuma delas seja representada como  e sabendo-se que A e B são eventos independentes e que P(B) - P(A) = 0,10, conclui-se que a probabilidade P(B) é igual a 

Suponha que existam três eventos A, B e C que podem estar associados à ocorrência de uma doença D, com as seguintes probabilidades condicionais.

P(D|A) = 0,5

P(D|B) = 0,2

P(D|C) = 0,1

Nessa situação hipotética, sabendo que os eventos A, B e C formam uma partição do espaço amostral e que as probabilidades de ocorrência desses eventos são, respectivamente, P(A) = 0,1, P(B) = 0,1 e P(C) = 0,8, o valor da probabilidade P(C|D) é igual a

Um candidato está participando de um concurso público em que há questões de múltipla escolha com 5 alternativas de resposta, sendo que apenas uma delas é a correta. A probabilidade de que o candidato saiba a resposta correta de uma questão é de 40%. Se ele não souber a resposta correta da questão, há a possibilidade de escolher aleatoriamente qualquer uma das alternativas (“chute”).

Se o candidato acertou a questão, a probabilidade de ele realmente saber a resposta correta é de:

No cadastro tributário do município de Estalinho há registros de apenas duas classificações de contribuintes, de acordo com a opção adotada para a apuração de impostos: os 60% que estão enquadrados no Simples Nacional; e os 40% que estão enquadrados como Microempreendedores Individuais (MEIs). Do total de contribuintes, 5% dos enquadrados no Simples Nacional e 2% dos enquadrados como MEIs declararam ter receita bruta mensal superior a R$ 3.000. Um auditor fiscal escolhe ao acaso um contribuinte com receita bruta mensal superior a R$ 3.000.

A probabilidade de o contribuinte escolhido estar enquadrado no Simples Nacional é de:

A figura abaixo apresenta a curva da distribuição normal, que é uma importante função de densidade de probabilidade.

A respeito dos conhecimentos sobre a curva da distribuição normal:

1. A mediana e a moda da distribuição normal são iguais e estão no ponto B.

2. A área sob a curva da distribuição normal é igual a 1.

3. Quanto menor a variância, mais dispersa (achatada) é a curva da distribuição normal.

4. A média da distribuição normal pode estar nos pontos A, B ou C, dependendo do valor do desvio-padrão.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

A tabela indica a idade das pessoas atendidas numa delegacia em certo dia. 

Se uma pessoa fosse escolhida, aleatoriamente, a probabilidade de ela ser uma mulher, sabendo que sua idade é de até 30 anos é igual:

Ao lançar um dado de 6 faces com números de 1 a 6 ao chão, a probabilidade de o número da face voltada para cima ser par ou maior que 3 é aproximadamente igual a:

Três jogadores participam de um experimento que consiste, em cada um, girar uma roleta n vezes. A roleta sorteia um número uniformemente distribuído entre 0 e 6. Cada rodada é independente e ganha um prêmio, quem obtiver soma dos números selecionados entre 90 e 144.
Os indivíduos x, y e z decidem rodar a roleta 27, 40 e 75 números, respectivamente.
Utilizando a aproximação para a distribuição normal, a comparação das probabilidades de ganho mostra que

Sabe-se que numa cidade muito populosa 60% das pessoas adultas foram vacinadas contra a ação de um vírus.
Se uma amostra aleatória simples de 5 pessoas adultas dessa população for observada, a probabilidade de que mais de 3 tenham sido vacinadas é aproximadamente igual a

As probabilidades de dois eventos A e B são P[A] = 0,5, P[B] = 0,8. A probabilidade condicional de A ocorrer dado que B ocorre é P[A|B] = 0,6.
Assim, a probabilidade de que A ou B ocorram é igual a

A variável aleatória  apresenta uma distribuição normal multivariada com vetor de média μ dado por  e matriz de covariância  . Considerando uma outra variável aleatória Y = 2X₁ − X₂ + X₃, obtém-se que a variância relativa de Y, definida como o resultado da divisão da variância de Y pelo quadrado da média de Y, é igual a

Em uma determinada data, foi encontrada a matriz de transição M (vide abaixo), após uma série de experiências, correspondendo às preferências do consumidor com relação ao consumo dos produtos P₁ e P₂

Considerando a matriz M e que a distribuição de probabilidades para a n-ésima experiência, com n tendendo ao infinito, seja a distribuição estacionária de Markov, obtém-se o correspondente vetor único de probabilidade fixo t de M igual a (m,n). O valor de m é igual a

De uma população normalmente distribuída com 1.025 elementos extraiu-se uma amostra aleatória, sem reposição, de tamanho n. Se a variância populacional é igual a 64 e a variância amostral igual a 2,5, então, o valor de n é igual a

A função densidade de probabilidade de uma variável aleatória X é dada por , se 0 < x < 2 e f(x) = 0, caso contrário. A função densidade de probabilidade g(u) para a variável aleatória U = 1/2 (x + 2) é então

Seja X uma variável aleatória apresentando uma distribuição desconhecida. Utilizando o Teorema de Tchebichev encontrou-se que a probabilidade mínima de a variável pertencer ao intervalo (20,30) é igual a 75%. Se a média de X apresenta valor igual a 25, verifica-se que a variância de X é igual a 

Considera-se que o tempo total, em dias, para a conclusão de um projeto é uma variável aleatória que apresenta uma distribuição normal de tamanho infinito e é constituída pela soma dos tempos, em dias, de 3 etapas independentes realizadas uma após a outra sem qualquer interrupção. Sejam X, Y e Z as variáveis aleatórias e normalmente distribuídas de tamanho infinito representando os tempos da primeira, segunda e terceira etapas, respectivamente. A tabela abaixo fornece os parâmetros de X, Y e Z.

A probabilidade de o projeto levar, no mínimo, 66 dias e, no máximo, 93 dias para ser concluído é igual a

Se uma variável aleatória X possui uma distribuição gama com parâmetros α ≥ 1 e β > 0 apresentando uma função geradora de momentos igual a M(t) = (1 − βt)^−α, sendo 0 < t < 1/β, então o módulo da diferença entre o quadrado da esperança de X e a variância de X é

Uma indústria vende um equipamento eletrônico que ela produz ao preço unitário de venda de R$ 1.000,00. O custo para a fabri- cação de cada equipamento é de R$ 400,00 e o tempo (T), em anos, de duração da vida do equipamento é considerado como uma variável aleatória com uma função densidade de probabilidade igual a  . A indústria garante a devolução do aparelho caso ele apresente um defeito se t < m/2. O parâmetro real m corresponde à média da duração de vida do equipamento. O lucro esperado por equipamento, considerando e^−0,5 = 0,61, e⁻¹ = 0,37 e e⁻² = 0,14, é de

Em uma empresa, verifica-se que o tempo (T), em dias, que cada funcionário demora para realizar uma tarefa tem uma função de densidade de probabilidade dada por f(t) = (b − a)⁻¹, se a ≤ t < b e f(t) = 0, caso contrário. Sabe-se que a e b são parâmetros reais estritamente positivos com a < b e que o tempo médio para conclusão da tarefa é igual a 4,5 dias com uma variância de 0,75 (dias)². Nessas condições, a probabilidade de o tempo para a conclusão da tarefa por um funcionário ser inferior a 5 dias é de

Um experimento apresenta uma probabilidade de ocorrer um determinado evento específico igual a p > 0,5. Realizando uma sequência de provas com o experimento de forma independente até que tal evento ocorra pela primeira vez, verifica-se que a probabilidade de o evento ocorrer pela primeira vez na segunda prova é igual a 2/9. Se X é a variável aleatória que representa o número de repetições do experimento até que o evento ocorra pela primeira vez, obtém-se que a variância de X é