Questões de Concurso
Comentadas sobre principais distribuições de probabilidade em estatística
Foram encontradas 184 questões
Ano: 2017
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRE-PE
Prova:
CESPE - 2017 - TRE-PE - Analista Judiciário - Medicina (Medicina do Trabalho) |
Q792646
Estatística
Assinale a opção que apresenta procedimento ou teste estatístico
utilizado no tratamento de dados nominais.
Ano: 2016
Banca:
ESAF
Órgão:
ANAC
Prova:
ESAF - 2016 - ANAC - Analista Administrativo - Conhecimentos Básicos - Áreas 1 e 2 |
Q622692
Estatística
Em um determinado município, 70% da população é
favorável a um certo projeto. Se uma amostra aleatória
de cinco pessoas dessa população for selecionada,
então a probabilidade de exatamente três pessoas serem
favoráveis ao projeto é igual a
Ano: 2015
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2015 - Telebras - Analista Superior - Estatística |
Q612004
Estatística
Um analista da área de estatística da TELEBRAS tem a tarefa de verificar se a atuação dos órgãos de defesa do consumidor em um processo referente a cobranças abusivas feitas por empresas operadoras de telefonia móvel resultou em efetiva alteração no valor das contas apresentadas aos clientes. Para isso, o analista dispõe de dados de dois grupos distintos, um com 300 clientes cujos dados foram coletados antes da atuação dos órgãos de defesa do consumidor, e um segundo com outros 350 clientes e dados coletados após essa atuação.
Considerando essa situação hipotética e com base nos conceitos de inferência estatística, julgue o item a seguir.
Se o analista optar por utilizar um teste para diferenças de médias com dados independentes, ele deverá considerar que a estatística desse tipo de teste segue uma distribuição t de Student.
Considerando essa situação hipotética e com base nos conceitos de inferência estatística, julgue o item a seguir.
Se o analista optar por utilizar um teste para diferenças de médias com dados independentes, ele deverá considerar que a estatística desse tipo de teste segue uma distribuição t de Student.
Ano: 2015
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2015 - Telebras - Analista Superior - Estatística |
Q611985
Estatística
Para predizer a demanda por determinado tipo de serviço de comunicação de dados, um especialista em gestão de telecomunicações considerou um modelo de regressão linear múltipla na forma y = Xβ + ε, em que y é o vetor de respostas, X é a matriz de delineamento, β é o vetor de parâmetros, e ε denota o vetor de erros aleatórios independentes e identicamente distribuídos. Cada componente do vetor ε segue uma distribuição normal com média zero e variância v. O modelo ajustado é expresso por 
, em que 
representa a estimativa de máxima verossimilhança do vetor β.
Considerando que
, julgue o item que se segue.
Se v = 20, então
será a matriz de
covariância de 
.
, em que representa a estimativa de máxima verossimilhança do vetor β. Considerando que
, julgue o item que se segue. Se v = 20, então
será a matriz de
covariância de .
Ano: 2015
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2015 - Telebras - Analista Superior - Estatística |
Q611971
Estatística
A distribuição da resistência X de uma linha elétrica (em ohms) é N(μ, σ2). Por meio de 25 mensurações, foram determinadas as estatísticas amostrais 
= 50 ohms (média amostral) e S = 5 ohms(desvio padrão amostral). Considerando que se T tiver distribuição t de Student com 24 graus de liberdade, então P(T ≤ 0,95) = 1,711;e que se T tiver distribuição t de Student com 25 graus de liberdade,então P(T ≤ 0,95) = 1,708, julgue o próximo item.
A estatística T =
, em que n representa o tamanho da
amostra, tem distribuição t de Student com n graus de
liberdade.
= 50 ohms (média amostral) e S = 5 ohms(desvio padrão amostral). Considerando que se T tiver distribuição t de Student com 24 graus de liberdade, então P(T ≤ 0,95) = 1,711;e que se T tiver distribuição t de Student com 25 graus de liberdade,então P(T ≤ 0,95) = 1,708, julgue o próximo item.A estatística T =
, em que n representa o tamanho da
amostra, tem distribuição t de Student com n graus de
liberdade.
Ano: 2015
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2015 - Telebras - Analista Superior - Estatística |
Q611970
Estatística
A distribuição da resistência X de uma linha elétrica (em ohms) é N(μ, σ2). Por meio de 25 mensurações, foram determinadas as estatísticas amostrais 
= 50 ohms (média amostral) e S = 5 ohms(desvio padrão amostral). Considerando que se T tiver distribuição t de Student com 24 graus de liberdade, então P(T ≤ 0,95) = 1,711;e que se T tiver distribuição t de Student com 25 graus de liberdade,então P(T ≤ 0,95) = 1,708, julgue o próximo item.
Nessa situação, o parâmetro μ satisfaz P(-1,711 ≤ 50 - μ ≤ 1,711) = 0,1.
= 50 ohms (média amostral) e S = 5 ohms(desvio padrão amostral). Considerando que se T tiver distribuição t de Student com 24 graus de liberdade, então P(T ≤ 0,95) = 1,711;e que se T tiver distribuição t de Student com 25 graus de liberdade,então P(T ≤ 0,95) = 1,708, julgue o próximo item.Nessa situação, o parâmetro μ satisfaz P(-1,711 ≤ 50 - μ ≤ 1,711) = 0,1.
Ano: 2015
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2015 - Telebras - Analista Superior - Estatística |
Q611969
Estatística
Para estimar a porcentagem de eleitores que votariam a favor de um candidato presidencial, foi escolhida uma amostra aleatória de 200 pessoas. Dessa amostra, uma avaliação indicou que 60 eleitores votariam no referido candidato. Considerando que Φ(1,645) = 0,95 e que Φ(1,96) = 0,975 em que a função Φ representa a função distribuição acumulada da distribuição normal padronizada, julgue o seguinte item.
A estimativa pontual para o parâmetro p — proporção de eleitores na população favorável ao candidato — é superior a 25%.
A estimativa pontual para o parâmetro p — proporção de eleitores na população favorável ao candidato — é superior a 25%.
Ano: 2015
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Telebras
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2015 - Telebras - Analista Superior - Estatística |
Q611950
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.
Supondo-se que Xi seja a variável aleatória que indica o número de visitas do vendedor a clientes no i-ésimo dia do mês de novembro, que Yi = Xi – 1, e que Z = Y1 + Y2 + ... + Y30, é correto afirmar que Z será uma distribuição binomial de parâmetros n = 30 e p = 2/3.
Supondo-se que Xi seja a variável aleatória que indica o número de visitas do vendedor a clientes no i-ésimo dia do mês de novembro, que Yi = Xi – 1, e que Z = Y1 + Y2 + ... + Y30, é correto afirmar que Z será uma distribuição binomial de parâmetros n = 30 e p = 2/3.
Ano: 2013
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IBGE
Prova:
CESGRANRIO - 2013 - IBGE - Tecnologista - Geografia |
Q533682
Estatística
Na curva normal, da Figura acima, a probabilidade de ocorrências da distribuição, em porcentagem, entre -1 e 1 é de
Ano: 2013
Banca:
CONSULPLAN
Órgão:
TRE-MG
Prova:
CONSULPLAN - 2013 - TRE-MG - Analista Judiciário - Estatística |
Q452948
Estatística
Em uma população finita de tamanho N, onde existem k indivíduos com uma característica de interesse, ao se selecionar uma amostra aleatória de tamanho n sem reposição, o número de indivíduos com a característica na amostra (R) é uma variável aleatória com distribuição hipergeométrica. A probabilidade de se ter exatamente r indivíduos na amostra com a característica de interesse é dada por
, onde max (0, n – N + k) = r = min (k, n).
Analise.
I. Para N = 100, k = 20, n = 10 e r = 3, E(R) = 2 e Var(R) = 144/99.
II. Para N = 100, k = 20, n = 5 e r = 3, E(R) = 1 e Var(R) = 8/10.
III. Para N = 10000, k = 2000, n = 100 e r = 3, E(R) = 20 e Var(R) = 15,84.
IV. Para N = 10000, k = 1000, n = 100 e r = 3, E(R) = 10 e Var(R) ˜ 9.
V. Para N = 10000, k = 2000, n = 10 e r = 0, P(R = 0) ˜ 0,1074.
Estão corretas apenas as alternativas
, onde max (0, n – N + k) = r = min (k, n). Analise.
I. Para N = 100, k = 20, n = 10 e r = 3, E(R) = 2 e Var(R) = 144/99.
II. Para N = 100, k = 20, n = 5 e r = 3, E(R) = 1 e Var(R) = 8/10.
III. Para N = 10000, k = 2000, n = 100 e r = 3, E(R) = 20 e Var(R) = 15,84.
IV. Para N = 10000, k = 1000, n = 100 e r = 3, E(R) = 10 e Var(R) ˜ 9.
V. Para N = 10000, k = 2000, n = 10 e r = 0, P(R = 0) ˜ 0,1074.
Estão corretas apenas as alternativas
Ano: 2012
Banca:
CEPERJ
Órgão:
Rioprevidência
Prova:
CEPERJ - 2012 - Rioprevidência - Especialista em Previdência Social - Ciência da Computação |
Q2878817
Estatística
Em uma empresa, 20% dos computadores são adquiridos de um fabricante A e 80% de um fabricante B. Dados estatísticos indicam que 60% dos computadores do fabricante A e 30% dos computadores do fabricante B apresentam problemas com menos de um ano de uso.
Se determinado computador dessa empresa apresentou problema com menos de um ano de uso, a probabilidade de ele ter sido fornecido pelo fabricante A corresponde a:
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Petrobras
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - Petrobras - Técnico de Comercialização Logística Júnior - Biocombustível |
Q186988
Estatística
Em uma empresa de transportes rodoviários, foi feito um estudo sobre a ocorrência diária de incidentes com pneus furados em sua frota de ônibus. Desse estudo resultou a seguinte tabela de Distribuição de Probabilidades:
O valor esperado do número de pneus furados em um dia é
O valor esperado do número de pneus furados em um dia é
Ano: 2010
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 9ª REGIÃO (PR)
Prova:
FCC - 2010 - TRT - 9ª REGIÃO (PR) - Analista Judiciário - Estatística |
Q59246
Estatística
Sejam 
, ...Yn, duas amostras aleatórias independentes, extraídas, cada uma delas com reposição, de duas distribuições uniformes contínuas com parâmetros [
] e [
], respectivamente. Nestas condições, a média e a variância da variável aleatória 
, onde 
são as respectivas médias amostrais das duas amostras citadas, são dadas respectivamente por:
, ...Yn, duas amostras aleatórias independentes, extraídas, cada uma delas com reposição, de duas distribuições uniformes contínuas com parâmetros [] e [], respectivamente. Nestas condições, a média e a variância da variável aleatória , onde são as respectivas médias amostrais das duas amostras citadas, são dadas respectivamente por:
Ano: 2010
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 9ª REGIÃO (PR)
Prova:
FCC - 2010 - TRT - 9ª REGIÃO (PR) - Analista Judiciário - Estatística |
Q59236
Estatística
A probabilidade de que um item produzido por uma máquina seja defeituoso é 10%. Uma amostra de 40 itens produzidos por esta máquina é selecionada ao acaso. Usando-se a aproximação pela distribuição de Poisson para determinar a probabilidade de que não mais que dois itens defeituosos sejam encontrados na amostra, obtemos
Ano: 2010
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 9ª REGIÃO (PR)
Prova:
FCC - 2010 - TRT - 9ª REGIÃO (PR) - Analista Judiciário - Estatística |
Q59229
Estatística
O objetivo de um estudo realizado em duas cidades X e Y foi apurar, com relação a um determinado assunto, o nível de atendimento oferecido aos seus habitantes. Cada cidade possui um posto de atendimento e cada posto atende somente aos habitantes de sua cidade. Em cada cidade foram sorteados aleatoriamente 12 habitantes atendidos pelo respectivo posto. O resultado pode ser visualizado pela tabela abaixo.
Utilizou-se o teste qui-quadrado para avaliar se existe diferença no nível de atendimento dos postos das duas cidades. O valor observado do qui-quadrado e o número correspondente dos graus de liberdade do teste são, respectivamente, iguais a
Utilizou-se o teste qui-quadrado para avaliar se existe diferença no nível de atendimento dos postos das duas cidades. O valor observado do qui-quadrado e o número correspondente dos graus de liberdade do teste são, respectivamente, iguais a
Ano: 2010
Banca:
FCC
Órgão:
SEFIN-RO
Prova:
FCC - 2010 - SEFIN-RO - Auditor Fiscal de Tributos Estaduais |
Q40072
Estatística
Os valores dos salários dos empregados de determinado ramo de atividade apresentam uma distribuição normal com média R$ 2.000,00 e variância igual a 62.500 (R$)2. Considere os valores das probabilidades P(0 ? Z ? z) para a distribuição normal padrão:
Então, a porcentagem dos empregados que ganham salários inferiores a R$ 1.790,00 ou salários superiores a R$ 2.320,00 é igual a
Então, a porcentagem dos empregados que ganham salários inferiores a R$ 1.790,00 ou salários superiores a R$ 2.320,00 é igual a
Ano: 2009
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
FINEP
Prova:
CESPE - 2009 - FINEP - FINANÇAS E CONTABILIDADE – SUBÁREA: CRÉDITO E AUDITORIA |
Q2922455
Estatística
Uma empresa produz determinado tipo de peça. A probabilidade de cada peça ser perfeita é de 0,7, e a probabilidade de cada peça ser defeituosa é de 0,3. Tomando 0,06, 0,17 e 0,24 como valores aproximados de 0,78 , 0,75 e 0,74 , respectivamente, assinale a opção correta.
Q2937802
Estatística
Se A e B são eventos independestes com P(A) = 0,4
e P(B) = 0,6, então P(A ∩B) é igual a
Ano: 2007
Banca:
FCC
Órgão:
TRF - 2ª REGIÃO
Prova:
FCC - 2007 - TRF - 2ª REGIÃO - Analista Judiciário - Estatística |
Q2251204
Estatística
Considere os valores críticos da distribuição qui-quadrado
P(qui-quadrado com n graus de liberdade < valor tabela-do) = 1 − α
Uma amostra de 200 moradores de uma cidade foi
escolhida para opinar sobre o primeiro ano de governo do
prefeito local. O resultado está apresentado na tabela a
seguir dividido por sexo e a opinião do morador.
O pesquisador deseja saber se a opinião sobre o governo
depende do sexo do pesquisado e para tanto realizou um
teste qui-quadrado (com 10% de significância). O valor
observado do qui-quadrado e a decisão do teste são
Ano: 2007
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TSE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2007 - TSE - Analista Judiciário - Estatística |
Q2219829
Estatística
Texto associado
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.
A partir das informações do texto, se
for a média
amostral, então o valor esperado de
é igual a
for a média
amostral, então o valor esperado de é igual a 
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