Questões de Concurso
Sobre principais distribuições de probabilidade em estatística
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A distribuição de probabilidade de X segue a distribuição de Poisson, isto é, a probabilidade de {X = x} é dada por:
e −λt(λt) x/x!,
onde λ é a taxa de ocorrência por unidade de tempo.
Considerando o exposto, o valor esperado do tempo entre duas ocorrências consecutivas do evento A, é
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.
Assim, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) Podemos definir Y como sendo a v.a. comissão. Ω = {0, 1000, 1500, 2500}. ( ) A distribuição de probabilidade de Y para 0, 1000, 1500, 2500 é, respectivamente 0,18; 0,42; 0,12; e 0,28. ( ) O valor esperado é de R$ 1.050.
As afirmativas são, respectivamente,
Tendo como referência as informações apresentadas, julgue o item que se segue.
Se a distribuição das variáveis aleatórias X for normal, então a distribuição amostral de (n − 1)(S2/V) seguirá uma distribuição qui-quadrado com n − 1 graus de liberdade.
Considere também que uma variável aleatória U[m, n] tenha distribuição uniforme no intervalo [m, n].
Com base nessa situação hipotética, julgue o próximo item.
X pode ser gerada como a média de duas variáveis uniformes U [−a, a] independentes.
Acerca de análise de dados categorizados, julgue o seguinte item.
Na análise de dados categorizados, a estatística qui-quadrado permite medir a associação linear entre duas variáveis quantitativas contínuas; quanto menor for o seu valor, maior será o grau de associação entre elas.
Em relação à estatística descritiva e à análise exploratória de dados, julgue o seguinte item.
Uma distribuição platicúrtica é aquela que apresenta concentração maior de valores próximos à média e caudas mais pesadas em comparação com uma distribuição normal.
> 13,165. Nesse caso, o tamanho desse teste é aproximadamente igual a
Deseja-se testar H0: μ ≤ 30 versus H1: μ > 30 usando a estatística t usual.
Assinale a opção que indica o valor da estatística t, o critério de decisão e a correspondente decisão ao nível de significância de 5%.
X ~ N(4, 4), Y ~ N(3, 4)
então X – Y tem distribuição normal com média e variância dadas, respectivamente, por
Se X é o tempo decorrido até que a próxima ocorrência aconteça, então X tem distribuição
Observações:
• Considere que a distribuição da soma pode ser aproximada por uma distribuição normal; • Nomeando de Z a variável padronizada (escore-z), utilize a tabela a seguir, se julgar necessário.
A probabilidade de que o peso total das bagagens neste voo exceda 2100 kg, e assim, ultrapasse o limite de segurança estabelecido, é igual a
Lembre-se de que, se Z tem distribuição normal padrão, P[ Z > 1,64 ] ≈ 0,05.
O teste uniformemente mais potente de tamanho α = 0,05 rejeitará H0 se o valor da média amostral observada for maior ou igual a
[Lembre-se de que, se Z tem distribuição normal padrão, então P [ Z < 2,58 ] = 0,995]
Lembre-se que de, se Z tem distribuição normal padrão, então P [ Z < 1.96 ] = 0,975. Usando a estimativa de p no lugar do valor desconhecido, um intervalo de 95% de confiança para p será dado aproximadamente por