Questões de Concurso
Sobre principais distribuições de probabilidade em estatística
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Todos os anos uma pequena escola particular aplica uma prova para selecionar novos estudantes bolsistas. O número de alunos inscritos é uma variável aleatória de Poisson com média 100. A direção avaliou a capacidade das salas da escola e decidiu que se a quantidade de candidatos inscritos este ano for maior ou igual a 117, eles irão alocar um novo espaço para a aplicação das provas. Mas se a quantidade de candidatos inscritos for menor que 117, todas as provas poderão ser aplicadas na escola.
(Informações adicionais: usar correção de continuidade no TCL. zα = c : α é a área a esquerda do valor crítico c. z0.05 = –1.64 z0.1 = –1.96.)
Qual a probabilidade da escola não ter que arcar com a despesa de alugar um espaço extra para a aplicação das provas?
É correto afirmar que H₀
é a média da amostra, então rejeita-se
H₀ se 
< 10 − K ou 
> 10 + K, em que K > 0”. Considerando que na curva normal padrão (Z) as probabilidades
P(|Z| > 1,96) = 0,05 e P(|Z| > 1,64) = 0,10, obtém-se que o valor de K é I. A variável X, que representa o número mensal de suicídios no país A, tem distribuição de Poisson com média mensal 2. II. A variável Y, que representa o número mensal de suicídios no país B, tem distribuição de Poisson com média mensal 4. III. As variáveis X e Y são independentes.
Nessas condições, a probabilidade de em determinado mês ocorrerem menos de 2 suicídios no país A e exatamente 2 no país B é igual a
Dados: e−1 = 0,37 e−2 = 0,135 e−4 = 0,018
Seja X a variável aleatória que representa o número de tentativas até a obtenção do primeiro sucesso. Baseado nessa amostra, o valor observado da estatística qui-quadrado apropriado para testar se X se comporta com uma distribuição geométrica de média igual a 5 é dado por
I. Se X e Y têm distribuição qui-quadrado com graus de liberdade dados, respectivamente por 2 e 3, então a variável W = (3X/2Y) tem distribuição F (Snedecor) com 2 e 3 graus de liberdade, respectivamente. II. Sendo X uma variável com distribuição normal padrão e Y uma variável com distribuição qui-quadrado com 1 grau de liberdade, então a variável W = (X/√Y ) tem distribuição t de Student com 1 grau de liberdade. III. A distribuição exponencial é um caso particular da distribuição gama. IV. Se X tem distribuição gama com parâmetros a e b, com a ≥ 1 e b > 0, então a variância de X é igual ao produto de a por b.
Está correto o que se afirma em
Dados: e−0,5 = 0,61 e−0,75 = 0,47 e−0,8 = 0,45 e−1 = 0,37 e−1,2 = 0,30
tem distribuição normal multivariada com vetor de médias, dado por 
matriz de covariâncias dada por 
Os dados do vetor μ estão em dias e os da matriz Σ em (dias)². Quatro funcionários são selecionados ao acaso e com reposição
dentre todos os funcionários da empresa. Nessas condições, a probabilidade do tempo médio, para a realização da tarefa,
desses 4 funcionários ser de pelo menos 15 dias é igual a A porcentagem do orçamento gasto com educação nos municípios de certo estado é uma variável aleatória X com distribuição normal com média μ(%) e variância 4(%)2.
Um gasto em educação superior a 10% tem probabilidade de 4%. Nessas condições, o valor de μ é igual a
Um pesquisador estimou o seguinte modelo econométrico relacionando as variáveis quantidade consumida (q), rendimento (y) e preço (p) para diferentes indivíduos i.
ln(yi) = α0 + α1 ln(yi) + α2 ln(pi) + ϵi .
A estimação feita por mínimos quadrados utilizou 31 observações e obteve os seguintes resultados.
O vetor 
representa as estimativas para α = (α0, α1, α2) e Var ( ̂) é estimativa da matriz de α
variância-covariância de . Os resíduos ϵ são não correlacionados e têm distribuição normal
com média zero e variância σ2
.
Um pesquisador estimou o seguinte modelo econométrico relacionando as variáveis quantidade consumida (q), rendimento (y) e preço (p) para diferentes indivíduos i.
ln(yi) = α0 + α1 ln(yi) + α2 ln(pi) + ϵi .
A estimação feita por mínimos quadrados utilizou 31 observações e obteve os seguintes resultados.
O vetor representa as estimativas para α = (α0, α1, α2) e Var ( ̂) é estimativa da matriz de α
variância-covariância de . Os resíduos ϵ são não correlacionados e têm distribuição normal
com média zero e variância σ2
.
A distribuição estatística aplicável ao intervalo de confi ança para pequenas amostras é:
Em estudo acerca da situação do CNPJ das empresas de determinado município, as empresas que estavam com o CNPJ regular foram representadas por 1, ao passo que as com CNPJ irregular foram representadas por 0.
Considerando que a amostra
{0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1}
foi extraída para realizar um teste de hipóteses, julgue o item subsequente.
Uma vez que a amostra é menor que 30, a estatística do teste
utilizada segue uma distribuição t de Student.
Considerando um modelo de regressão linear simples, para
averiguar se existe alguma relação entre o salário pago — Y — para
uma pessoa em cargo comissionado e o tempo de trabalho — X —
dessa pessoa na campanha de determinado padrinho político eleito,
foi escolhida uma amostra de indivíduos em cargos comissionados
cujos resultados estão apresentados nessa tabela.
Com base nessa situação hipotética e nos dados apresentados na tabela, julgue o item que se segue, relativos à análise de regressão e amostragem.
O valor da estatística t de Student para a variável tempo
de trabalho é menor que 4.
A respeito de uma amostra de tamanho n = 10, com os valores amostrados {0,10, 0,06, 0,10, 0,12, 0,08, 0,10, 0,05, 0,15, 0,14, 0,11}, extraídos de determinada população, julgue o item seguinte.
Para um teste Z ou t de Student bilateral (com pelo menos
9 graus de liberdade), uma estatística do teste menor que 1,5
é considerada não significativa para o nível de significância
de 5%.
O número de acidentes de trabalho em determinada obra pública no mês k segue uma distribuição de Poisson Wk com média igual a 1 acidente por mês. Considerando uma amostra aleatória simples W₁, W₂, ..., Wn, julgue o item a seguir, acerca da soma Sn = W₁ + W₂ + ...+, Wn.
O total de acidentes Sn segue distribuição de Poisson com
média igual a n.
Considerando que Z e W sejam variáveis aleatórias independentes que seguem distribuição normal padrão, julgue o item subsequente.
Var(2Z + 3W) < 10.
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