Questões de Concurso
Sobre principais distribuições de probabilidade em estatística
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• O número de tentativas é fixo (n);
• As n tentativas são independentes e repetidas em condições idênticas;
• Para cada tentativa há dois resultados possíveis: s=sucesso ou f=fracasso;
• A probabilidade de sucesso numa tentativa única é p. P(S) = p.
• A probabilidade de fracasso é q. P(F)=q, onde p+q= 1
• O problema central está em determinar a probabilidade de x sucessos e n tentativas, sendo x=0 ou 1 ou2...n.
• A variável aleatória x é uma contagem do número de sucessos em n tentativas.
• Repetições independentes de um ensaio de Bernoulli, com a mesma probabilidade de ocorrência de “sucesso”, dão origem a essa distribuição.
Qual é a distribuição a seguir?
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?
Considere que a variável aleatória Z apresenta a seguinte função densidade de probabilidade:

Uma amostra aleatória de 8 valores da variável Z resultou nas seguintes observações: 0,35; 0,24; 0,48; 0,54; 0,36; 0,28; 0,21; e, 0,66. De acordo com os resultados obtidos por essa amostra, qual a estimativa para
A probabilidade de que em um dia qualquer sejam lançados pelo menos 2 satélites é de
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:
Se todos os candidatos “chutam” as respostas, isto é, sempre escolhem ao acaso uma alternativa, o valor esperado do número de aprovados para a segunda fase é:
Dado que o emissor de um determinado título se tornou inadimplente, a probabilidade de que o valor de X associado a ele estivesse situado entre 4 e 7 é:
1. norma L1 das componentes do vetor;
2. norma L2 das componentes do vetor;
3. soma dos valores absolutos (módulos) dos desvios de cada componente do vetor em relação à mediana de todos;
4. raiz quadrada da soma dos quadrados dos desvios em relação à sua média, isto é, o numerador do desvio padrão.
A respeito da comparação entre os valores assumidos por essas medidas, a única afirmativa correta é:

• Valores aproximados da função exponencial:

• Valores aproximados da função logaritmo natural:

Também podem ser úteis os trechos de tabelas das distribuições
a seguir.
• Distribuição t de Student:

• Distribuição qui-quadrado:

• Distribuição qui-quadrado:


Quando se avalia a significância da estimativa do impacto de x sobre y, o p-valor associado ao teste de hipóteses bilateral correspondente está:
A conclusão a que se pode chegar com base na ciência estatística é:
Se o valor da estatística teste obtido é exatamente igual a 2 para o problema analisado, é correto afirmar que ao testar a hipótese estatística:
Obs. Considere os valores críticos da estatística t de Student t8;5%=2,3 e da estatística normal Z5%=1,96.

O número médio de produtos vendidos por cada vendedor foi de
( ) Na distribuição t de Student, a função densidade tem a mesma forma em sino da distribuição Normal, mas reflete uma menor variabilidade (com curvas menos alargadas), que é de se esperar em amostras pequenas.
( ) Cada número de graus de liberdade dá origem a uma distribuição t diferente. A distribuição t-Student aproxima-se da normal quando se diminui o número de graus de liberdade.
( ) A distribuição t é frequentemente utilizada na inferência estatística para análise da variância. Assim como na distribuição normal, não existe uma relação entre as diferentes distribuições t.
Marque a opção que apresenta a sequência CORRETA.
A probabilidade de que o tempo de espera seja de mais de meia hora é de:
Uma distribuição Binomial realiza 100 ensaios.
O valor máximo que a variância dessa variável pode assumir é:
O valor da variância dessa variável aleatória é: