Questões de Concurso
Sobre distribuição poisson em estatística
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para t ≥ 0, e f (t) = 0, para Com base na situação hipotética apresentada, considerando que t seja medido em anos e que, dada uma amostra qualquer, 60% dos átomos decaia após 1 ano, julgue o próximo item.
Após 2 anos, 84% dos átomos da amostra terão decaído.
Acerca dos conceitos de distribuição de probabilidade, julgue o item subsecutivo.
As distribuições Normal e de Poisson são exemplos de modelos de distribuição contínua de probabilidade.
Acerca dos conceitos de distribuição de probabilidade, julgue o item subsecutivo.
Para uma variável discreta X, que admite valores entre 1 e 3, e cuja distribuição de probabilidade P seja P(X) = 2∙ K/x , o valor de K será 3/11.
Adote: e = 2,7; e2 = 7,4; e3 = 20,1; e4 = 55,6; e5 = 148.
1. Distribuição de Bernoulli 2. Distribuição Binomial 3. Distribuição de Poisson
( ) A variável aleatória X é uma contagem do número de sucessos em n tentativas. Repetições independentes de um ensaio, com a mesma probabilidade de ocorrência de “sucesso”, dão origem ao modelo.
( ) Experimento aleatório com espaço amostral infinito enumerável. São exemplos: chamadas telefônicas por minuto; mensagens que chegam a um servidor por segundo; acidentes por dia.
( ) Uma variável assume apenas dois valores, 1 se ocorrer sucesso (S) e 0 se ocorrer fracasso (F), com probabilidade de sucesso. São exemplos: o resultado de um exame médico para detecção de uma doença é positivo ou negativo; um entrevistado concorda ou não com a afirmação feita; no lançamento de um dado ocorre ou não face 6.
Assinale a opção que indica a associação correta, na ordem apresentada.
Se X é o tempo decorrido até que a próxima ocorrência aconteça, então X tem distribuição
A prefeitura de uma cidade está preocupada com o elevado índice de acidentes automobilísticos que vêm acontecendo em determinada rodovia.
O número de acidentes nesse local pode ser modelado por uma distribuição Poisson de média . A prefeitura decide registrar o número X de acidentes nessa rodovia ao longo de um mês para testar a hipótese de que o número médio de acidentes nesse intervalo é maior que 20.
Assim, foi definido que:
E a hipótese nula será rejeitada se X > 26.
É correto afirmar que a probabilidade de que seja cometido erro
do Tipo I corresponde à
Fórmula:
Onde:
(λ) = Lâmbda – número real que corresponde ao número de ocorrências que se espera dentro de um determinado intervalo de tempo.
Pr = tende ao valor;
x = é uma variável aleatória que terá o valor k;
k = número inteiro que não pode ser negativo, pois corresponde a quantidade de vezes que, dentro de certo intervalo, um evento ocorre;
e = trata-se do número de Euler que é irracional e cujo valor aproximado é 2,71828.
Utilizando a distribuição de Poisson, qual é a probabilidade de José Marcos atender 8 clientes em um intervalo de 10 minutos?
Se o número de denúncias em um período qualquer segue distribuição de Poisson, a probabilidade de que, no intervalo de 1 hora, cheguem pelo menos 2 denúncias, sabendo-se que pelo menos uma denúncia terá chegado, é de:
Uma distribuição de Poisson possui valor esperado igual a 1.
O valor da variância dessa variável aleatória é:
Num processo homogêneo de Poisson N(t) com parâmetro λ, λ > 0, são propriedades do número de ocorrências em um intervalo de comprimento Δt:
(Dados: e–0,25 ≈ 0,78; e–0,5 ≈ 0,61; e–1 ≈ 0,37; e–2 ≈ 0,14.)
Uma variável aleatória x tem distribuição de Poisson com
parâmetro λ. Determine a média dos quadrados de x, isto
é, E(x2
) e assinale a alternativa correta.
Em uma UPA, o atendimento é, em média, de 5 pacientes por minuto. Supondo que a Distribuição de Poisson seja adequada nessa situação, obtenha a probabilidade de que, no máximo, 2 pacientes sejam atendidos durante um intervalo de 1 minuto nessa UPA:
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