Questões de Concurso
Sobre distribuição gama em estatística
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Um analista de confiabilidade está interessado em estudar o tempo médio entre falhas consecutivas (TBF – Time Between Failures) em equipamentos hospitalares de alta complexidade. Para modelar essa variável aleatória contínua e não negativa, a distribuição Exponencial é frequentemente utilizada. Em relação às propriedades da distribuição Exponencial e suas aplicações em análise de confiabilidade, julgue os itens a seguir:
I. Se T ~ Exponencial (λ) (com função densidade ƒ(t) = λ e−λt , t ≥ 0, e média 1/λ), então a função de risco (taxa de falha) é constante e igual a λ, o que caracteriza ausência de memória: P (T > t + s ∣ T > s) = P (T > t).
II. A distribuição Exponencial é o único modelo contínuo com propriedade de falta de memória, e isso a torna inadequada para modelar equipamentos com desgaste (taxa de falha crescente), mas adequada para falhas aleatórias não relacionadas ao envelhecimento.
III. Se o número de falhas em um intervalo de tempo segue um processo de Poisson homogêneo com taxa λ, então o tempo entre falhas consecutivas segue uma distribuição Exponencial com média 1/λ. Além disso, o tempo até a k-ésima falha segue uma distribuição Gama (Erlang) com parâmetros k e λ.
IV. Para uma amostra aleatória T1, T2, … , Tn i.i.d. Exponencial(λ), o estimador de máxima verossimilhança de λ é λ = 1/Tˉ, que é um estimador não viesado para λ.
V. O coeficiente de variação (CV) da distribuição Exponencial é igual a 1, independentemente do valor de λ, o que significa que o desvio padrão é igual à média. Esse é um critério diagnóstico útil para verificar a adequação do modelo exponencial a dados empíricos.
Assinale a alternativa com a sequência CORRETA (V/F):
Julgue o próximo item, considerando que a distribuição condicional Y | R = r segue uma distribuição gama com parâmetro de forma r e parâmetro de escala 1, e supondo que R segue uma distribuição geométrica com probabilidade de sucesso 0,5, tal que r ∈ {1, 2, 3, … }.
A variância de Y é igual a 4.
Julgue o próximo item, considerando que a distribuição condicional Y | R = r segue uma distribuição gama com parâmetro de forma r e parâmetro de escala 1, e supondo que R segue uma distribuição geométrica com probabilidade de sucesso 0,5, tal que r ∈ {1, 2, 3, … }.
O valor esperado de Y é igual a 2.
E [ Y| R = r ] = 1/r.
Fonte: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/5789/5789_4.PDF
Considerando que Y, U e Q sejam mutuamente independentes, julgue o próximo item.
Realizações G de uma distribuição gama com média 2m podem
ser obtidas com base na transformação G = Y - m × ln(U).
I. Se X e Y têm distribuição qui-quadrado com graus de liberdade dados, respectivamente por 2 e 3, então a variável W = (3X/2Y) tem distribuição F (Snedecor) com 2 e 3 graus de liberdade, respectivamente. II. Sendo X uma variável com distribuição normal padrão e Y uma variável com distribuição qui-quadrado com 1 grau de liberdade, então a variável W = (X/√Y ) tem distribuição t de Student com 1 grau de liberdade. III. A distribuição exponencial é um caso particular da distribuição gama. IV. Se X tem distribuição gama com parâmetros a e b, com a ≥ 1 e b > 0, então a variância de X é igual ao produto de a por b.
Está correto o que se afirma em
Os valores de β e r para os quais a variável aleatória X tem distribuição qui-quadrado com 6 graus de liberdade, são dados,
respectivamente, por I. O expoente da função de densidade normal univariada pode ser generalizada para o caso multivariado, com um vetor
de observações (p x 1): 
II. A função de distribuição qui-quadrado pode ser expressa por uma função gama incompleta.
III. Uma das propriedades da distribuição normal multivariada é a de que, dado um vetor normalmente distribuído, combinações lineares dos componentes desse vetor não serão normalmente distribuídos.
Assinale
I. Sabe-se que a variável aleatória contínua Z é a soma de k variáveis aleatórias independentes, todas com distribuição N (0, 1). Nessas condições Z tem distribuição qui-quadrado com k graus de liberdade.
II. Sabe-se que Y é uma variável aleatória com distribuição Gama com parâmetros a = 1 e ß = 0. Se ß = 2, e a = k/2, então Y tem distribuição qui-quadrado com k graus de liberdade.
III. Sabe-se que Z é uma variável aleatória N (0, 1) e que Y é uma qui-quadrado com 1 grau de liberdade. Nessas condições, a variável aleatória
tem distribuição t de Student com 1 grau de liberdade. Está correto o que se afirma APENAS em
determinado local de uma avenida segue um processo de Poisson
homogêneo, julgue os itens a seguir.
Texto para a questão
Seja {Xk}, k = 1, 2, ... n, uma seqüência de variáveis
aleatórias independentes e identicamente distribuídas com função
densidade dada por 
, se 0 < x < 1,
e f(x) = 0, se x ≤ 0 ou se x ≥ 1, em que a, b > 0 são os parâmetros
da distribuição e 
ht-1 e-h dh é a função gama.
Texto para a questão
Seja {Xk}, k = 1, 2, ... n, uma seqüência de variáveis
aleatórias independentes e identicamente distribuídas com função
densidade dada por , se 0 < x < 1,
e f(x) = 0, se x ≤ 0 ou se x ≥ 1, em que a, b > 0 são os parâmetros
da distribuição e ht-1 e-h dh é a função gama.
for a média
amostral, então o valor esperado de
é igual a Texto para a questão
Seja {Xk}, k = 1, 2, ... n, uma seqüência de variáveis
aleatórias independentes e identicamente distribuídas com função
densidade dada por , se 0 < x < 1,
e f(x) = 0, se x ≤ 0 ou se x ≥ 1, em que a, b > 0 são os parâmetros
da distribuição e ht-1 e-h dh é a função gama.
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