Questões de Concurso
Sobre momentos e função geratriz de momentos de uma variável aleatória em estatística
Foram encontradas 58 questões
Q981751
Estatística
Uma pesquisa foi realizada com 200 alunos de um dos cursos de Ciências Exatas da Universidade Federal do Acre, discriminando-os com relação as políticas afirmativas (cotistas e não-cotistas) e com relação ao gênero (masculino e feminino). O Quadro abaixo apresenta alguns dos resultados com relação a estas variáveis.
Se aleatoriamente sortearmos uma pessoa desta sala, a probabilidade desta pessoa ser cotista ou do sexo masculino é igual a:
Q975399
Estatística
Seja X uma variável aleatória com distribuição normal, tendo média igual a 5. Se a
probabilidade de X assumir valores menores que 2 for igual a 0,3 e, sabendo-se que
P(0 < Z < 0,53) ≅ 0,2 sendo Z uma variável aleatória normal padrão, a variância de X é,
aproximadamente,
Ano: 2017
Banca:
CONSULPLAN
Órgão:
TRF - 2ª REGIÃO
Prova:
CONSULPLAN - 2017 - TRF - 2ª REGIÃO - Analista Judiciário - Estatística |
Q785213
Estatística
Considerando o método de estimação conhecido como Método dos Momentos, assinale a afirmativa INCORRETA.
Ano: 2016
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 20ª REGIÃO (SE)
Prova:
FCC - 2016 - TRT - 20ª REGIÃO (SE) - Analista Judiciário - Estatística |
Q764366
Estatística
Considere as seguintes afirmações:
I. Se X uma variável aleatória com função geradora de momentos Mx, então a função geradora de momentos da variável aleatória Y = =2X + 3 é dada por My (t) = e2t Mx (3t). II. Sabe-se que X e Y são variáveis aleatórias independentes, com funções geradoras de momentos Mx e My, respectivamente. Nessas condições, a função geradora de momentos da variável aleatória U = X + Y é dada por MU (t) = Mx (t) My (t). III. Se a variável aleatória X tem função geradora de momentos Mx (t) = (0,2et + 0,8)5, então a variável aleatória Y = 4X+1 tem variância igual a 12,8. IV. Duas variáveis aleatórias que possuem a mesma função geradora de momentos, em todos os pontos onde estão definidas, não têm necessariamente a mesma distribuição de probabilidade.
Está correto o que se afirma APENAS em
I. Se X uma variável aleatória com função geradora de momentos Mx, então a função geradora de momentos da variável aleatória Y = =2X + 3 é dada por My (t) = e2t Mx (3t). II. Sabe-se que X e Y são variáveis aleatórias independentes, com funções geradoras de momentos Mx e My, respectivamente. Nessas condições, a função geradora de momentos da variável aleatória U = X + Y é dada por MU (t) = Mx (t) My (t). III. Se a variável aleatória X tem função geradora de momentos Mx (t) = (0,2et + 0,8)5, então a variável aleatória Y = 4X+1 tem variância igual a 12,8. IV. Duas variáveis aleatórias que possuem a mesma função geradora de momentos, em todos os pontos onde estão definidas, não têm necessariamente a mesma distribuição de probabilidade.
Está correto o que se afirma APENAS em
Ano: 2016
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-PA
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2016 - TCE-PA - Auditor de Controle Externo - Área Administrativa - Estatística |
Q698758
Estatística
Texto associado
Se as variáveis aleatórias X e Y seguem distribuições de Bernoulli,
tais que P[X = 1] = P[Y = 0] = 0,9, então
a distribuição de X2 é Bernoulli com média igual a 0,81.
Ano: 2015
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2015 - Telebras - Analista Superior - Estatística |
Q611946
Estatística
Um vendedor de certo tipo de equipamento de telecomunicações
pode visitar, em um dia, um ou dois clientes, com probabilidades
de 1/3 e 2/3, respectivamente. De cada contato pode resultar a venda
de um equipamento por R$ 50.000, com probabilidade de 1/10,
ou nenhuma venda, com probabilidade de 9/10. Considerando que
V seja a variável aleatória que indica o valor total de vendas diárias
desse vendedor, em milhares de reais, julgue o item que
se segue.
O numeral 2 é um elemento do domínio da função de probabilidade de V, e indica o fechamento de duas vendas.
O numeral 2 é um elemento do domínio da função de probabilidade de V, e indica o fechamento de duas vendas.
Ano: 2015
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 3ª Região (MG)
Prova:
FCC - 2015 - TRT - 3ª Região (MG) - Analista Judiciário - Estatística |
Q556950
Estatística
Seja X uma variável aleatória uniformemente distribuída no intervalo (m , n) em que m e n são desconhecidos. Utiliza-se o método dos momentos para encontrar os estimadores para m e n (mˆ e nˆ , respectivamente). De uma amostra aleatória da respectiva população de tamanho 8, obteve-se uma média amostral igual a 6 e o momento de segunda ordem igual a 37,6875.
Com base nos resultados desta amostra, encontra-se que o resultado da divisão de mˆ por nˆ apresenta um valor igual a
Q521272
Estatística
Sabe-se que a função geratriz de momentos da variável aleatória X é dada por [0,1et
+ 0,9]12 . Nestas condições, a variância da
variável aleatória Y = −2X + 3 é igual a
Q504634
Estatística
Para estimar a média e a variância utilizando estima- dores de momentos, dada uma amostra de n elementos de uma distribuição normal, N( µ ; σ2 ), a partir de uma amostra de n elementos extraídos da população, x = (x1 ; x2 ;...xn ), assinale a alternativa que contém a afirmação verdadeira.
Ano: 2014
Banca:
FUNCAB
Órgão:
SEPLAG-MG
Prova:
FUNCAB - 2014 - SEPLAG-MG - Estatística - Ciências Atuariais |
Q2956213
Estatística
Uma variável aleatória possui a seguinte função de densidade de probabilidade:
Portanto, sua função geradora de momentos é:
Ano: 2014
Banca:
FGV
Órgão:
Prefeitura de Recife - PE
Prova:
FGV - 2014 - Prefeitura de Recife - PE - Analista de Controle Interno - Finanças Públicas |
Q619892
Estatística
Uma variável aleatória X é normalmente distribuída com média 12 e variância 4.
A probabilidade de que X seja maior do que 10 é igual a
Ano: 2014
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 13ª Região (PB)
Prova:
FCC - 2014 - TRT - 13ª Região (PB) - Analista Judiciário - Estatística |
Q457295
Estatística
A função geratriz de momentos da variável aleatória X tem a forma: M(t) = (0,2 + 0,8et ) 10 .
Nessas condições, a média da variável aleatória Y = 0,5X + 2 é igual a
Nessas condições, a média da variável aleatória Y = 0,5X + 2 é igual a
Ano: 2014
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 13ª Região (PB)
Prova:
FCC - 2014 - TRT - 13ª Região (PB) - Analista Judiciário - Estatística |
Q457275
Estatística
Suponha que uma variável aleatória X é uniformemente distribuída no intervalo (a , b), em que nem a nem b são conhecidos. Utilizando o método dos momentos, com base em uma amostra de tamanho 10, obtiveram-se os valores 1 e 4 para a e b, respectivamente. O valor do momento de ordem 2, centrado na origem, correspondente aos elementos da amostra é
Ano: 2014
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 19ª Região (AL)
Prova:
FCC - 2014 - TRT - 19ª Região (AL) - Analista Judiciário - Estatística |
Q411529
Estatística
A função geratriz de momentos da variável aleatória X é dada por Mx( t ) = pe t / 1 - qe t, onde p é o parâmetro do modelo, p + q = 1 e 0 < qe t< 1. Seja a variável aleatória Y = X - 1. A esperança de Y é igual a
Ano: 2014
Banca:
FGV
Órgão:
DPE-RJ
Prova:
FGV - 2014 - DPE-RJ - Técnico Superior Especializado - Estatística |
Q399342
Estatística
Suponha que, para estimar o coeficiente de variação de uma população qualquer, resolve-se utilizar o tradicional Método dos Momentos, para estimar o numerador e o denominador. Então, o estimador empregado será
Ano: 2014
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 16ª REGIÃO (MA)
Prova:
FCC - 2014 - TRT - 16ª REGIÃO (MA) - Analista Judiciário - Estatística |
Q395069
Estatística
A função geratriz de momentos da variável aleatória contínua X é dada por
, para t < ½ e onde r é parâmetro de X.
O valor de r para que X tenha distribuição qui-quadrado com 12 graus de liberdade é dado por
, para t < ½ e onde r é parâmetro de X. O valor de r para que X tenha distribuição qui-quadrado com 12 graus de liberdade é dado por
Ano: 2013
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 12ª Região (SC)
Prova:
FCC - 2013 - TRT - 12ª Região (SC) - Analista Judiciário - Estatística |
Q783177
Estatística
Texto associado
Atenção: Para responder a questão use, dentre as informações dadas a seguir, a que julgar apropriada.
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z < 0,6) = 0,73, P(Z < 0,68) = 0,75, P(Z < 1) = 0,84, P(Z < 1,64) = 0,95.
O diâmetro de certo anel industrial é uma variável aleatória com distribuição normal com média 15 cm e primeiro quartil igual a
11,6 cm. Se o diâmetro do anel diferir da média em mais de 3 cm, ele é vendido por R$ 100,00, caso contrário é vendido por
R$ 200,00. O preço médio de venda do anel é, em reais, igual a
Ano: 2013
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 5ª Região (BA)
Prova:
FCC - 2013 - TRT - 5ª Região (BA) - Analista Judiciário - Estatística |
Q782444
Estatística
Considere uma variável aleatória X uniformemente distribuída no intervalo (m, n) em que nem m e nem n são conhecidos. Com
base em uma amostra aleatória de tamanho 10 obteve-se que os valores do primeiro e do segundo momentos da amostra
foram, respectivamente, 1,00 e 1,12. Aplicando o método dos momentos, tem-se que as estimativas de m e n são, respectivamente,
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANTT
Prova:
CESPE - 2013 - ANTT - Especialista em Regulação de Serviços de Transportes Terrestres - Estatística |
Q536022
Estatística
Considere que a função geradora de momentos de uma variável aleatória discreta X seja dada pela relação MX(q) = (0,8 + 0,2eq)2, em que q ∈ ℜ. Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
A probabilidade de ocorrência do evento [X = 0] é igual a 0,64.
A probabilidade de ocorrência do evento [X = 0] é igual a 0,64.
Ano: 2013
Banca:
CONSULPLAN
Órgão:
TRE-MG
Prova:
CONSULPLAN - 2013 - TRE-MG - Analista Judiciário - Estatística |
Q452947
Estatística
Marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.
( ) Para ajustar um modelo ARIMA, é necessário considerar os estágios de identificação e estimação.
( ) Um processo autorregressivo de ordem p tem a função de autocovariância decrescente, na forma de exponenciais ou senoides amortecidas, finitas em extensão.
( ) Um processo de médias móveis de ordem q tem função de autocovariância finita, apresentando um corte após o “lag” q.
( ) Um processo autorregressivo e de médias móveis de ordem (p, q) tem função de autocovariância infinita em extensão, que decai de acordo com exponenciais e/ou senoides amortecidas após o “lag” q-p.
( ) Após a identificação provisória de um modelo de séries temporais, pode-se usar os métodos de mínimos quadrados ou de máxima verossimilhança, entre outros, para estimação dos parâmetros. Os estimadores obtidos pelo método dos momentos não têm propriedades boas quando comparadas com os dois já mencionados. Entretanto, podem ser utilizados para gerar os valores iniciais nos processos iterativos.
A sequência está correta em
( ) Para ajustar um modelo ARIMA, é necessário considerar os estágios de identificação e estimação.
( ) Um processo autorregressivo de ordem p tem a função de autocovariância decrescente, na forma de exponenciais ou senoides amortecidas, finitas em extensão.
( ) Um processo de médias móveis de ordem q tem função de autocovariância finita, apresentando um corte após o “lag” q.
( ) Um processo autorregressivo e de médias móveis de ordem (p, q) tem função de autocovariância infinita em extensão, que decai de acordo com exponenciais e/ou senoides amortecidas após o “lag” q-p.
( ) Após a identificação provisória de um modelo de séries temporais, pode-se usar os métodos de mínimos quadrados ou de máxima verossimilhança, entre outros, para estimação dos parâmetros. Os estimadores obtidos pelo método dos momentos não têm propriedades boas quando comparadas com os dois já mencionados. Entretanto, podem ser utilizados para gerar os valores iniciais nos processos iterativos.
A sequência está correta em
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