A gerência de um terminal de serviços de remessa está preocupada com o tempo que os caminhões permanecem ociosos, esperando para serem descarregados. O terminal opera com 5 zonas de descarga e cada zona de descarga tem uma equipe de funcionários. Os caminhões chegam a uma taxa de quatro por hora, de acordo com a distribuição de Poisson. Em média, uma equipe pode descarregar um veículo de carga em uma hora, com tempos de serviço exponenciais.
Utilizando os conceitos de teoria de filas, estima-se que o percentual de tempo em que o terminal de cinco zonas de descarga está ocupado seja igual a:

Sejam X₁, X₂, X₃, ..., X₆₄ variáveis aleatórias discretas, com distribuição Binomial, todas com p = 0,25 e n = 12. Também são conhecidos valores da função distribuição acumulada da normal-padrão, mais especificamente:

ɸ(2) = 0,977, ɸ(1,5) = 0,933, ɸ(1,25) = 0,894

No caso da extração de uma amostra (n = 64), a probabilidade (desprezando o ajuste de continuidade) de que a soma dos valores seja superior a 207 é igual a:

Suponha que o tempo de vida útil da lâmpada de um Scanner seja distribuído exponencialmente com parâmetro β = 600 horas.

Se T representa a durabilidade da lâmpada, é correto afirmar que:

Sabe-se que o tempo de aplicação de um questionário em uma pesquisa de campo é uma variável com distribuição uniforme entre 8 e 20 minutos. Um entrevistador pretende aplicar três questionários.

Logo, é correto afirmar que:

Suponha que o número de pessoas aguardando em uma fila segue, por unidade de tempo, uma distribuição de Poisson, com parâmetro que depende do atendente. O funcionário de 2ª, 4ª e 6ª produz λ = 20, enquanto o de 3ª e 5ª λ = 15.

Assim, sobre a variável “número de pessoas esperando em um dia aleatório”, é correto afirmar que:

Suponha que {X_t, t > 0} seja um processo estocástico com espaços de estados discretos e espaço de parâmetros (tempo) contínuos.

Se X_t é um processo estacionário, então para

                                      t₀ > 0 e s > 0,

é correto afirmar que 

Foi solicitado para uma empresa de transportes que fizesse um levantamento da idade da frota dos seus caminhões que operavam em um trecho de rodovia com tráfego intenso. O gerente da empresa entregou a seguinte tabela:

De posse deste levantamento, a analista de operações da autarquia solicitante organizou uma distribuição de frequência para organizar melhor os dados para serem analisados. Sendo assim, em um primeiro momento, fez-se necessário encontrar o número de intervalos (K) e a classe (C), que são expressos, respectivamente, por

Considere as seguintes descrições de distribuições de probabilidade de variáveis aleatórias:

◾Distribuição 1: expressa a probabilidade de que uma dada quantidade de eventos ocorra em um dado intervalo de tempo, se conhecemos a taxa média de ocorrência desses eventos nesse intervalo de tempo, e se a ocorrência de um evento é independente do momento da ocorrência do evento anterior.

◾Distribuição 2: expressa o número de sucessos numa sequência de n experimentos feitos de forma que: cada experimento tem exclusivamente como resultado duas possibilidades, sucesso ou fracasso; cada experimento é independente dos demais; e a probabilidade de sucesso em cada evento é sempre a mesma.

As distribuição descritas acima são, respectivamente:

Em uma pesquisa foram entrevistadas 100 pessoas adultas e de cada uma delas foram coletados os seguintes dados: idade (I); faixa salarial (S); grau de uso de aplicativos no celular (T).

Após a coleta de dados, foram calculados os seguintes coefiecientes de correlação linear (coeficiente de Pearson) :

◾p(IS) = 0,51 (coeficiente de Pearson entre os dados de idade e faixa salarial)

◾p(IT) = -0,89 (coeficiente de Pearson entre os dados de idade e grau de uso de aplicativos no celular)

Com base nos coeficientes de correlação linear acima, é correto afirmar:

A variável tempo de exposição a gazes tóxicos segue uma distribuição normal com média e variância desconhecidas. Uma amostra de tamanho 14 foi coletada, apresentando média de 23 minutos e desvio padrão de 5 minutos. A empresa responsável pela segurança dos trabalhadores aplica teste t de Student para testar se a média de exposição diária é menor que 25 minutos, com nível de significância de 5%.

Neste cenário, pode-se assumir que é CORRETO apenas o que se afirma em:

A distribuição uniforme de uma variável aleatória X definida no intervalo com a ≤ x ≤ b tem como função densidade probabilidade:

A média dessa distribuição é:

Sejam duas populações, cujas variáveis de interesse, X e Y, são distribuídas normalmente e independentes entre si. O objetivo é testar se há ou não diferença significativa entre as médias. As informações disponíveis são: 

                         = 17, Ȳ= 25, σ 2/x= 160,σ 2/Y=225, n_x = 16 e n_y = 15

                         Ø(1,28) = 0,9 , Ø(1,64) = 0,95 e Ø(1,96) = 0,975

Onde Ø é a função distribuição acumulada da normal padrão.

Então: 

Suponha que a qualidade de um produto está sendo testada com a ajuda da distribuição Geométrica. Para tanto, diversas unidades são testadas em sequência até que haja uma falha. O conjunto de hipóteses é o seguinte:

Ho:p ≥ 0,25 contra Ha: p < 0,25

onde p é a probabilidade de falha do produto.

O critério de decisão é bem simples, rejeitando-se Ho quando a primeira falha ocorre depois da 3ª prova. Logo é fato que:

Para testar a variância de uma medida, um estatístico resolve usar a distribuição Qui-Quadrado, dadas as probabilidades:

As hipóteses são as seguintes:

Ho: σ² = 15 contra Ha: σ² ≠ 15

A partir de uma amostra com 11 observações, conclui-se que:

O valor da estatística qui-quadrado usual para se testar a independência entre os atributos A e B é igual a:

Avalie se as seguintes distribuições pertencem à família exponencial:

I. Binomial.
II. Poisson.
III. Exponencial.
IV. Uniforme.

Pertencem à família exponencial:

Assinale a opção que apresenta procedimento ou teste estatístico utilizado no tratamento de dados nominais.

Deseja-se realizar um teste qui-quadrado de independência. A amostra é composta de n = 106 pacientes, onde N é a população brasileira. Nessa população, as variáveis consideradas são X “fumantes?”, que associam a cada indivíduo o hábito “é fumante” ou “não fumante”, segundo seu comportamento, e Y “câncer de pulmão”, que associa cada indivíduo à modalidade “tem câncer de pulmão” ou “não tem câncer de pulmão”, de acordo com o seu estado. A hipótese a ser testada é a hipótese nula H₀: “Na população, não há nenhuma relação entre o tabagismo e ter um câncer do pulmão”. A hipótese alternativa é H₁: “Na população, há uma relação entre o tabagismo e ter um câncer do pulmão”. Considere α = 0,05 (5%), admitindo-se um valor crítico = 3,841 e o valor calculado de qui-quadrado X² = 3,98.
Com base nesses resultados, é correto concluir que

Considere o lançamento de um dado cúbico honesto cujas faces são numeradas de 1 a 6, após o qual é observado se o número da face voltada para cima é múltiplo de 3. Tendo em vista que um experimento como esse pode apresentar apenas dois resultados possíveis (sucesso ou falha), é correto afirmar que tal experiência denomina-se distribuição

A variável aleatória X segue uma distribuição qui-quadrado com n graus de liberdade. Calcule sua função geradora de momentos.