Questões de Concurso Sobre principais distribuições de probabilidade em estatística

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Q3958861 Estatística
Dois trabalhadores de uma fábrica executam uma mesma tarefa, porém em turnos diferentes. O trabalhador A, do turno da manhã, executa a tarefa de acordo com uma distribuição Normal com média de 500 segundos e desvio padrão de 2 segundos. O trabalhador B, do turno da noite, executa a mesma tarefa de acordo com uma distribuição Normal com média de 496 segundos e variância de 12 segundos². Então, a proporção de vezes que o trabalhador B executa a tarefa mais rápido do que A está no intervalo:
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Q3958857 Estatística
Suponha que o tempo de execução de uma tarefa segue uma distribuição exponencial com parâmetro λ > 0 (com esperança 1/λ ). Para garantirmos que o tempo de execução da tarefa não ultrapasse log(2) unidades de tempo com probabilidade não menor que 0,75, λ NÃO pode ser:
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Ano: 2022 Banca: UFPE Órgão: UFPE Prova: UFPE - 2022 - UFPE - Estatístico |
Q3728785 Estatística
A população de uma cidade tem altura normalmente distribuída com média 1,63m e desvio padrão de 10cm. Os olhos mágicos instalados nas portas de uma determinada empresa dessa cidade têm altura de 1,70m. Dentre 1000 pessoas, quantas conseguem usar esses olhos mágicos com os pés no chão? 
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Ano: 2022 Banca: UFPE Órgão: UFPE Prova: UFPE - 2022 - UFPE - Estatístico |
Q3728784 Estatística
Em uma cidade, a quantidade de pessoas contaminadas por covid-19 é 8 em cada 10 pessoas. Uma sala de aula de uma universidade dessa cidade tem 15 estudantes. Nesta sala, o número esperado de estudantes contaminados por covid-19 e sua variância são: 
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Ano: 2022 Banca: UFPE Órgão: UFPE Prova: UFPE - 2022 - UFPE - Estatístico |
Q3728781 Estatística
Analise as seguintes afirmativas a respeito de duas variáveis aleatórias, X e Y.

1) Se X e Y são independentes, então V(X+Y) = V(X) + V(Y). 2) Se V(X+Y) = V(X) + V(Y), então X e Y são independentes. 3) Se a cov(X,Y) = 0, então X e Y são independentes. 4) Se X e Y são independentes, então a cov(X,Y) = 0. 5) Se X e Y seguem a distribuição normal e são independentes, então o coeficiente de correlação entre X e Y é nulo.

 Estão corretas, apenas:
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Q2217348 Estatística
Avalie se as seguintes famílias de distribuições pertencem à família exponencial:
I. Distribuição Normal. II. Distribuição Binomial. III. Distribuição Poisson. IV. Distribuição Uniforme.
Estão corretas apenas 
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Q2217343 Estatística
Uma pesquisa de opinião acerca do governo de certa cidade foi realizada a partir de uma amostra aleatória de 1.600 pessoas que foram classificadas em quatro categorias distintas. Os resultados foram:
Imagem associada para resolução da questão
Para investigar a hipótese nula de que as proporções populacionais nas quatro categorias são iguais, ou seja,
H0: p1 = p2 = p3 = p4 = 0,25,
será usada a estatística qui-quadrado usual Q.
O valor observado de Q e a distribuição de probabilidades de Q quando H0 é verdadeira são, respectivamente,
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Q2118473 Estatística
Numa pesquisa eleitoral, 1600 eleitores foram entrevistados, sendo que 320 declararam votar no candidato A. Para efeito do cálculo da chamada margem de erro, será utilizada, para o percentual encontrado, uma distribuição:
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Q2114282 Estatística
Considere um modelo de fila com dois atendentes e uma posição de espera operando em condições de estados estáveis. Suponha que se um cliente chega e encontra os dois atendentes ocupados e a posição de espera desocupada, então o cliente aguardará o tempo necessário para o atendimento. Se o cliente encontra os dois atendentes ocupados e a posição de espera também ocupada, ele parte imediatamente.  
Os clientes acessam o sistema segundo um processo de Poisson com taxa de 2 clientes por hora e que o atendimento segue uma distribuição exponencial com média 1 hora.
A proporção de clientes que chegam ao sistema e não serão atendidos é
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Q2114279 Estatística
Deseja-se utilizar o método da transformação inversa para simular valores aleatórios da distribuição valor extremo, com função de densidade acumulada 50_.png (214×54). Considere a variável aleatória U distribuída uniformemente no intervalo (0,1) e lne = 1.
Então as observações simuladas de X são obtidas como
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Q2114262 Estatística
Seja a função geradora de momentos MX(t) = (1 – 2t)−², com t < 1/2, correspondente a uma variável aleatória X com distribuição qui-quadrado com r graus de liberdade. A média e a variância de X são, respectivamente, iguais a 
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Q2114260 Estatística
Em uma empresa, o número de sinistros (N) ocorridos mensalmente obedece a uma distribuição de Poisson com uma média de λ sinistros por mês. A probabilidade de ocorrerem 2 ou 3 sinistros em um mês é igual ao triplo da probabilidade de ocorrer 1 sinistro em um mês. Considerando que e−1 = 0,37, e−2 = 0,14 e e−3 = 0,05, a probabilidade de ocorrerem pelo menos 2 sinistros em um mês é igual a 
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Q2108529 Estatística
Considere a distribuição Beta(1,β) com função densidade de probabilidade f(x) = β(1-x)β-1 ,x ∈ [0,1] . Usando o método da transformação inversa para gerar números aleatórios X de Beta(1,β) e considerando que a variável aleatória U é distribuída uniformemente no intervalo (0,1), temos que X é obtido por
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Q2108525 Estatística

Seja X uma variável aleatória com distribuição beta com função densidade



Considere a distribuição Y ~ U (0,1) , onde U (0,1) é uma distribuição uniforme padrão, e o interesse é na simulação de observações da variável aleatória X, pelo método de aceitação/rejeição. Com essa finalidade, foram obtidos os seguintes pares de números pseudoaleatórios das variáveis Y e U:


i       1      2       3        4     5

y   0,5   0,1    0,7    0,9    0,8

u  0,6   0,3    0,4    0,7    0,9


Os dois valores aceitos como observações de X, considerando os cinco pares de valores obtidos, são:

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Q2108520 Estatística
Uma indústria produz um equipamento eletrônico cuja duração de vida (X), em horas, é normalmente distribuída com média μ e variância populacional (σ2) desconhecida. Uma amostra aleatória, com reposição, de 25 equipamentos foi extraída da população de equipamentos obtendo-se para essa amostra uma duração de vida média igual a 1.008 horas e variância igual a 256 (horas)2. Deseja-se testar a hipótese H0: μ = 1.000 horas (hipótese nula) contra H1: μ ≠ 1.000 horas (hipótese alternativa) com base nos dados da amostra e utilizando o teste t de Student. O valor da estatística t (t calculado) utilizado para a tomada de decisão, a um determinado nível de significância α, é igual a
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Q2108518 Estatística
Um fabricante de um equipamento admite que o tempo de funcionamento (T) desse equipamento, em horas, sem apresentar falhas obedece a uma lei exponencial com função densidade dada por f(t) = λe-λt , se t > 0 e que f(t) = 0, caso contrário. Utilizando o método da máxima verossimilhança, ele obteve a estimativa pontual do parâmetro λ com base nas informações obtidas do tem-po de funcionamento de 500 equipamentos selecionados aleatoriamente de sua produção. O quadro abaixo fornece os resulta-dos obtidos. 
ti    1       2      3        4        5       Total ni   50    50    200    150     50      500

Obs.: ni é o número de equipamentos que apresentaram falhas em ti horas.

A estimativa pontual do parâmetro λ obtida pelo fabricante foi, então, de
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Q2108515 Estatística
Atenção: Para responder à questão, considere a tabela abaixo que fornece algumas probabilidades P(Z > z) da curva normal padrão (Z).

z                 0,67           0,95          1,00         1,28          1,48         1,64          2,00
P(Z > z)      0,25           0,17           0,16         0,10          0,07        0,05          0,02
De uma população normalmente distribuída e variância populacional igual a 225 extraiu-se uma amostra aleatória, com reposição, de tamanho 144. A média amostral apresentou um valor igual a x . Deseja-se testar a hipótese, com base nos dados da amostra, que a média μ da população difere de 150 ao nível de significância de 10%. Considerando as hipóteses H0: μ = 150 (hipótese nula) e H1: μ ≠ 150 (hipótese alternativa), tem-se que o maior valor para x tal que na decisão não se cometa um erro do tipo I é 
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Q2108513 Estatística
Atenção: Para responder à questão, considere a tabela abaixo que fornece algumas probabilidades P(Z > z) da curva normal padrão (Z).

z                 0,67           0,95          1,00         1,28          1,48         1,64          2,00
P(Z > z)      0,25           0,17           0,16         0,10          0,07        0,05          0,02
Uma grande população normalmente distribuída com média μ e variância σ2 é formada pelos comprimentos de um determinado tipo de cabo em centímetros (cm). A proporção de cabos com comprimento de no máximo 13,3 cm é igual a 75% e a proporção de cabos com comprimento de, no mínimo, 10,10 cm é igual a 83%. Escolhendo aleatoriamente um cabo da população, a probabilidade de a medida desse cabo apresentar um valor superior a um valor X, em centímetros, é igual a 5%. O valor de X é, em cm, igual a
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Q2108512 Estatística
As variáveis aleatórias contínuas X e Y são independentes, sendo que:
I. X possui uma distribuição normal com média igual a 2 e desvio padrão igual a 2. II. Y possui uma distribuição uniformemente distribuída no intervalo (2, 4).
A esperança de (X + Y), a variância de (X + Y) e a esperança de (XY) são iguais, respectivamente, a
Alternativas
Q2108511 Estatística
Seja (X1, X2, ..., Xn) uma amostra aleatória de uma variável X e as estatísticas de ordem denotadas por X(1), X(2), ... , X(n), em que X(1) = min(X1, X2, ..., Xn) corresponde ao menor valor observado na amostra. Sabe-se que X possui uma função densidade dada por f(x) = 1/2, se 0 < x < 2 e que f(x) = 0, caso contrário. A função de distribuição acumulada de X(1), ou seja F(X(1))(x) para 0 < x < 2, é dada por
Alternativas
Respostas
441: E
442: A
443: E
444: C
445: B
446: C
447: B
448: A
449: B
450: E
451: E
452: B
453: D
454: E
455: B
456: A
457: D
458: A
459: E
460: C