Questões de Concurso
Sobre principais distribuições de probabilidade em estatística
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Uma pessoa coloca um anúncio em um site de vendas com o objetivo de vender seu automóvel. Suponha que o número de consultas que essa pessoa recebe por semana (7 dias) como resposta ao anúncio seja uma variável aleatória com distribuição de Poisson com média igual a 3,5. Nessas condições, a probabilidade dessa pessoa receber, pelo menos, 2 consultas em um determinado dia é, em %, igual a
Dados:
e− 0,5 = 0,61;
e− 3,5 = 0,03
Atenção: Para responder à questão considere um estudo com o objetivo de obter a relação entre duas variáveis X e Y por meio do modelo Yi = α + βXi + ∈i , em que i corresponde à i-ésima observação de X e Y. Os parâmetros α e β são desconhecidos e ∈i é o erro aleatório com as respectivas hipóteses consideradas para a regressão linear simples. Com base em 20 pares de observações (Xi , Yi ), i = 1, 2, ..., 20 e utilizando o método dos mínimos quadrados foram obtidas as estimativas para α e β.

Para testar a existência da regressão, a um determinado nível de significância, optou-se pelo teste t de Student, em que foram formuladas as hipóteses H0: β = 0 (hipótese nula) e H1: β ≠ 0 (hipótese alternativa). Sabendo-se que o coeficiente de explicação (R2), definido como sendo o resultado da divisão da variação explicada pela variação total, é igual a 62,5%, tem-se que o valor do t calculado ( tc ) utilizado para comparação com o respectivo t tabelado é tal que
O desvio padrão de uma população normal de tamanho infinito é desconhecido e deseja-se saber se a média μ desta população é inferior a 17,5 a um nível de significância α. Foram formuladas as hipóteses H0: μ = 17,5 (hipótese nula) e H1: μ < 17,5 (hipótese alternativa). Uma amostra aleatória de tamanho 9 é extraída desta população, observando-se que a média amostral foi igual a 15 e a soma dos quadrados de todos os elementos da amostra foi igual a 2.097. Considerando que tα o quantil da distribuição t de Student para o teste unicaudal tal que a probabilidade P(t > tα) = α, com n graus de liberdade, tem-se com base na amostra que H0
Dados:
n 7 8 9 10
t0,05 1,90 1,86 1,83 1,81
t0,01 3,00 2,90 2,82 2,76
O Sr. Manoel comprou uma padaria, e foi garantido o fatu ramento médio de R$ 1.000,00 por dia de funcionamento. Durante os primeiros 16 dias, considerados como uma amostra de 16 valores da população, obteve-se o faturamento médio de R$ 910,00 e desvio padrão de R$ 80,00.
Sentindo-se enganado pelo vendedor, o Sr. Manoel entrou com ação de perdas e danos. O juiz sugeriu, então, efetuar o teste de hipótese, indicado ao nível de significância de 5% para confirmar ou refutar a ação.
Para o mesmo caso, o vendedor ainda havia informado que o desvio padrão do faturamento era de R$ 50,00 e que isso era uma vantagem da empresa, pois a variabilidade era pequena. Ao se fazer o teste H0 : σ 2 = 2 500, contra a hipótese H1 : σ 2 > 2 500 com nível de significância de 5%, é correto afirmar que o teste indicado é
E – é o módulo de elasticidade
G – é o módulo de cisalhamento
v – é o coeficiente de Poisson
Raimar Richers em Marketing: uma visão brasileira, apresenta o marketing mix como a combinação de elementos de 1) adaptação da oferta da empresa às forças detectadas no mercado com 2) a ativação, ou seja, o conjunto de medidas destinadas a fazer com que o produto atinja mercados predefinidos e seja adquirido pelos compradores na quantidade e frequência desejadas. Para atingir um marketing mix ótimo – que atinja diretamente os produtos sem precisar ser “empurrado” – são usados, segundo este autor, instrumentos que atendem a necessidades em termos de produtos/serviços, assim como da comunicação, conforme a figura abaixo.

I. Na amostragem estratificada fica assegurado que cada extrato esteja representado na amostra global mas não fica assegurado que todas as unidades de estudo tenham a mesma probabilidade de serem selecionadas.
II. Se uma lista completa de N elementos de uma população está disponível, a amostragem sistemática pode ser usada e não apresentará tendências, mesmo se houver algum tipo de sequência periódica na lista.
III. Em qualquer tipo de amostragem, a não resposta é uma fonte potencial de erro.
IV.

Está correto o que se afirma APENAS em
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z < 0,4) = 0,655; P(Z < 0,53) = 0,70; P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,28) = 0,90; P(Z < 1,55) = 0,94; P(Z < 1,6) = 0,945;
P(Z < 1,64) = 0,95; P(Z < 1,75) = 0,96; P(Z < 1,8) = 0,964; P(Z < 2,05) = 0,98
Seja
um vetor de variáveis aleatórias com distribuição normal bivariada com vetor de médias
e matriz de
covariâncias
. Considere a variável aleatória bidimensional Y, formada por combinações lineares de X, dada por: 
Sendo W = Y1 + Y2, a probabilidade denotada por P(2 < W < 8) é, em %, igual a
P(Z < 0,4) = 0,655; P(Z < 0,53) = 0,70; P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,28) = 0,90; P(Z < 1,55) = 0,94; P(Z < 1,6) = 0,945;
P(Z < 1,64) = 0,95; P(Z < 1,75) = 0,96; P(Z < 1,8) = 0,964; P(Z < 2,05) = 0,98
Sejam ( X1,X2,...Xn) e (Y1,Y2,...Yn)duas amostras aleatórias simples, independentes, de duas variáveis aleatórias X e Y, respectivamente. Sabe-se que:
I. X representa as notas de Matemática dos alunos do ensino médio da escola A e tem distribuição normal com média de 5,8 e variância 2,25.
II. Y representa as notas de Matemática dos alunos do ensino médio da escola B e tem distribuição normal com média de 5,4 e variância 1,75.
III.

IV. U =

Nessas condições, supondo que as populações de onde essas amostras foram extraídas sejam infinitas, o valor de n para que P( U > 1 ) = 3,6% é igual a
P(Z < 0,4) = 0,655; P(Z < 0,53) = 0,70; P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,28) = 0,90; P(Z < 1,55) = 0,94; P(Z < 1,6) = 0,945;
P(Z < 1,64) = 0,95; P(Z < 1,75) = 0,96; P(Z < 1,8) = 0,964; P(Z < 2,05) = 0,98
A porcentagem do orçamento gasto com pessoal em 40 municípios de certa região é uma variável aleatória X com distribuição normal com média μ(%) e desvio padrão 3%.
Sabe-se que a probabilidade de que o gasto com pessoal seja superior a 80% é igual a 0,02. Nessas condições, o valor de μ é, em %, igual a
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z < 0,4) = 0,655; P(Z < 0,53) = 0,70; P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,28) = 0,90; P(Z < 1,55) = 0,94; P(Z < 1,6) = 0,945;
P(Z < 1,64) = 0,95; P(Z < 1,75) = 0,96; P(Z < 1,8) = 0,964; P(Z < 2,05) = 0,98
A porcentagem do orçamento gasto com pessoal em 40 municípios de certa região é uma variável aleatória X com distribuição normal com média μ(%) e desvio padrão 3%.
O valor de K tal que P(|X - μ|> K) = 0,10 é, em %, igual a
Dados: e-2 = ; 0,135 e -4= 0,018

Deseja-se saber, ao nível de significância de α, se as frequências são iguais em todos os dias da semana, utilizando o teste do qui-quadrado. Foram formuladas as hipóteses H0: as frequências são iguais em todos os dias da semana (hipótese nula) e H1: as frequências são diferentes.
Observação: o valor crítico do qui-quadrado tabelado da distribuição qui-quadrado, ao nível de significância de α e com o respectivo número de graus de liberdade do teste, apresentou um valor superior ao valor do qui-quadrado observado.
O valor do qui-quadrado observado é

A hipótese H0 será rejeitada caso x
Experiência Ocorrência pela primeira vez
1 segunda
2 quarta
3 primeira
4 segunda
5 terceira
6 terceira
O valor desta estimativa, com base nestas experiências, é, em %, de