Questões de Concurso
Sobre distribuição poisson em estatística
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Todo paciente que chega a determinado posto hospitalar é imediatamente avaliado no que se refere à prioridade de atendimento. Suponha que o paciente seja classificado como “emergente” (Y = 0) ou como “não emergente” (Y = 1), e que as quantidades X, diárias, de pacientes que chegam a esse posto sigam uma distribuição de Poisson com média igual a 20. Considerando que W represente o total diário de pacientes emergentes, de tal sorte que 
, em que 0 ≤ w ≤ x e x ≥ 0, julgue o item subsequente.
A curva de regressão de W em X = x é dada pela média
condicional E(W|X = x) = 0,1x.
Todo paciente que chega a determinado posto hospitalar é imediatamente avaliado no que se refere à prioridade de atendimento. Suponha que o paciente seja classificado como “emergente” (Y = 0) ou como “não emergente” (Y = 1), e que as quantidades X, diárias, de pacientes que chegam a esse posto sigam uma distribuição de Poisson com média igual a 20. Considerando que W represente o total diário de pacientes emergentes, de tal sorte que 
, em que 0 ≤ w ≤ x e x ≥ 0, julgue o item subsequente.
A variável Y segue uma distribuição de Bernoulli, cuja
probabilidade de sucesso é igual a 0,9.
O número de falhas de um equipamento em períodos de uma hora de operação tem distribuição Poisson, apresentando 1 falha para cada 10 horas de operação, em média. Um procedimento requer a operação desse equipamento por 20 horas ininterruptas.
A probabilidade de que o procedimento termine a operação sem que o equipamento produza falha é igual a:
Levantamentos estatísticos demonstraram que o número de processos autuados por semana (cinco dias úteis) em uma vara segue uma distribuição de Poisson com parâmetro λ = 5 (trabalhar com e-1 = 0,37).
Supondo que até a quinta-feira de uma determinada semana já tenham sido autuados quatro processos, a probabilidade de que mais dois cheguem a essa mesma vara na sexta-feira é de:
Uma loja de conveniência, num posto de gasolina, tem um horário peculiar: das 0 horas às 8h da manhã. As chegadas dos clientes seguem um processo de Poisson com taxa de chegada variável segundo a função Λ(t)= t(t +1),t ≥ 0.
O número esperado de clientes que chegam até as 3 horas é, aproximadamente,
A ocorrência de pedidos de manutenção em uma empresa segue um processo de Poisson com taxa de 0,2 por dia. Sabe-se que a manutenção funciona 24 horas por dia e 7 dias por semana.
O número médio de dias em uma semana em que há pedidos de manutenção é
Utilizando os conceitos de teoria de filas, estima-se que o percentual de tempo em que o terminal de cinco zonas de descarga está ocupado seja igual a:
Suponha que o número de pessoas aguardando em uma fila segue, por unidade de tempo, uma distribuição de Poisson, com parâmetro que depende do atendente. O funcionário de 2ª, 4ª e 6ª produz λ = 20, enquanto o de 3ª e 5ª λ = 15.
Assim, sobre a variável “número de pessoas esperando em um dia aleatório”, é correto afirmar que:
Considere as seguintes descrições de distribuições de probabilidade de variáveis aleatórias:
◾Distribuição 1: expressa a probabilidade de que uma dada quantidade de eventos ocorra em um dado intervalo de tempo, se conhecemos a taxa média de ocorrência desses eventos nesse intervalo de tempo, e se a ocorrência de um evento é independente do momento da ocorrência do evento anterior.
◾Distribuição 2: expressa o número de sucessos numa sequência de n experimentos feitos de forma que: cada experimento tem exclusivamente como resultado duas possibilidades, sucesso ou fracasso; cada experimento é independente dos demais; e a probabilidade de sucesso em cada evento é sempre a mesma.
As distribuição descritas acima são, respectivamente:
Avalie se as seguintes distribuições pertencem à família exponencial:
I. Binomial.
II. Poisson.
III. Exponencial.
IV. Uniforme.
Pertencem à família exponencial:
Todos os anos uma pequena escola particular aplica uma prova para selecionar novos estudantes bolsistas. O número de alunos inscritos é uma variável aleatória de Poisson com média 100. A direção avaliou a capacidade das salas da escola e decidiu que se a quantidade de candidatos inscritos este ano for maior ou igual a 117, eles irão alocar um novo espaço para a aplicação das provas. Mas se a quantidade de candidatos inscritos for menor que 117, todas as provas poderão ser aplicadas na escola.
(Informações adicionais: usar correção de continuidade no TCL. zα = c : α é a área a esquerda do valor crítico c. z0.05 = –1.64 z0.1 = –1.96.)
Qual a probabilidade da escola não ter que arcar com a despesa de alugar um espaço extra para a aplicação das provas?
I. A variável X, que representa o número mensal de suicídios no país A, tem distribuição de Poisson com média mensal 2. II. A variável Y, que representa o número mensal de suicídios no país B, tem distribuição de Poisson com média mensal 4. III. As variáveis X e Y são independentes.
Nessas condições, a probabilidade de em determinado mês ocorrerem menos de 2 suicídios no país A e exatamente 2 no país B é igual a
Dados: e−1 = 0,37 e−2 = 0,135 e−4 = 0,018
O número de acidentes de trabalho em determinada obra pública no mês k segue uma distribuição de Poisson Wk com média igual a 1 acidente por mês. Considerando uma amostra aleatória simples W₁, W₂, ..., Wn, julgue o item a seguir, acerca da soma Sn = W₁ + W₂ + ...+, Wn.
O total de acidentes Sn segue distribuição de Poisson com
média igual a n.
Dados: e-1 =0,37 e-1,6=0,20 e-3=0,05
A amostra aleatória simples X1, X2,..., Xn foi retirada de uma distribuição de Poisson, em que a média é M e a variância é V e a média amostral é 
. Com relação a essa amostra, julgue o item a seguir.
Assintoticamente, a variável padronizada 
segue uma
distribuição normal padrão.
A amostra aleatória simples X1, X2,..., Xn foi retirada de uma distribuição de Poisson, em que a média é M e a variância é V e a média amostral é 
. Com relação a essa amostra, julgue o item a seguir.
é um estimador não viciado e consistente da média
populacional M.
A amostra aleatória simples X1, X2,..., Xn foi retirada de uma distribuição de Poisson, em que a média é M e a variância é V e a média amostral é . Com relação a essa amostra, julgue o item a seguir.
A média amostral é o estimador de máxima verossimilhança da
variância V.
A amostra aleatória simples X1, X2,..., Xn foi retirada de uma distribuição de Poisson, em que a média é M e a variância é V e a média amostral é . Com relação a essa amostra, julgue o item a seguir.
Na situação apresentada, para uma amostra de tamanho n = 10, a estatística do teste t de Student com 9 graus de liberdade é aplicável para testar a hipótese nula H0 : M = 5 contra a hipótese alternativa H1 : M ≠ 5.
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