Questões de Concurso
Sobre cálculo de probabilidades em estatística
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X e Y são variáveis aleatórias discretas cm função de probabilidade conjunta dada por:
Assim, por exemplo, P[ X = 1; Y = 0] = 0,2.
X e Y são variáveis aleatórias contínuas tais que sua função de densidade de probabilidade conjunta é dada por
Uma variável aleatória discreta X tem função de probabilidade dada por:
Uma urna I contém inicialmente 4 bolas azuis e 6 bolas vermelhas; nessa ocasião, a urna II contém 5 bolas azuis e 4 bolas vermelhas, e a urna III, 2 azuis e 7 vermelhas.
Uma bola é sorteada da urna I e colocada na urna II. Em seguida, uma bola é sorteada da urna II e colocada na urna III. Por fim, uma bola é sorteada da urna III.
A probabilidade de que a bola sorteada da urna III seja azul é igual a
10% das lâmpadas fabricadas pela empresa A queimam antes de 1000h de funcionamento. Das fabricadas pela empresa B, 5% queima antes de 1000h de funcionamento. Das fabricadas pela empresa C, 1% queima antes de 1000h de funcionamento. Em uma grande loja de varejo, 20% das lâmpadas em estoque são da marca A, 30% são da marca B e 50% são da marca C.
Uma lâmpada é escolhida ao acaso do estoque dessa loja. A probabilidade de que ela não queime antes de 1000h de funcionamento é igual a
A e B são dois eventos tais que P[A] = 0,4 e P[B] = 0,8.
Os valores mínimo e máximo da probabilidade condicional P[A|B] são, respectivamente,
A vida útil, em milhares de horas, de um eletrodoméstico pode ser representada por uma variável aleatória contínua X, com a seguinte função densidade de probabilidade:
ƒx(X) = 0,para X < 25
ƒx(X) = k / k2 , para X ≥ 25
Marque o item abaixo que apresenta, respectivamente, o valor de k e a probabilidade que uma lâmpada
funcione pelo menos 75.000 horas, dado que já funcionou 50.000 horas.
Considerando que X1, X2,..., Xn forem variáveis aleatórias independentes, com funções geradoras de momento
respectivamente definidas por 
. Se Y = X1 + X2 + ... + Xn, então a função geradora
de momento de Y será dada por:
Um processo auto regressivo de ordem p, AR(p), pode ser escrito da forma:
Xt = ∅0 + ∅1Xt − 1 + ∅2Xt − 2 + ... + ∅pXt − p + εt onde ∅0, ∅1, ..., ∅p são parâmetros reais e εt uma sequência de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas com E(εt ) = 0 e var(εt ) = σ2.
Corresponde a um processo AR(p) estacionário:
Foram simulados três valores de uma distribuição uniforme com o seguinte resultado: u1 = 0,66; u2 = 0,42; u3 = 0,18.
Dado que In(0,34) = −1,79; In(0,58) = −0,545; In(0,82) = −0,2 e utilizando as informações disponíveis, é possível gerar três valores da variável aleatória Y. A soma aproximada desses três valores gerados é
Com base nessa aproximação e os dados fornecidos, a probabilidade de que a média amostral da amostra de 81 dias seja superior a 66 conciliações é, em %, igual a
No caso de uma variável aleatória discreta, a função geradora de momentos é definida como: Mx (t) =
f (x) onde f(x)
corresponde à função de probabilidade da variável aleatória X. Tem-se ainda que: 
, ou seja, a derivada de
ordem k da função geradora de momentos, quando t = 0, gera o momento de ordem k. Considere que uma variável aleatória
discreta X tenha uma função geradora de momentos igual a: Mx (t) = 1/6 (et + e2t + e3t + e4t + e5t + e6t). Os valores da média e
variância de X são, respectivamente:Se 10 indenizações são observadas, o valor esperado, em reais e desprezando-se os centavos, da segunda maior indenização é dado, em R$, por
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