Questões de Concurso
Sobre principais distribuições de probabilidade em estatística
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Um modelo de regressão linear simples foi ajustado pelo método de mínimos quadrados ordinários como parte de um laudo de avaliação imobiliária. Nesse modelo, cujos resultados se encontram na tabela acima, a variável resposta - y - representa o valor do imóvel, em R$ mil, e a variável regressora - x - é a área construída do imóvel (em m2 ).
Considerando que o tamanho da amostra para essa modelagem tenha sido superior a 500 e que os erros aleatórios pertinentes sejam normais, julgue os itens a seguir.
= a1X1 + a2X2 + ... + anXn, em que X1, X2, ..., Xn representa uma amostra aleatória simples de tamanho n, retirada de uma população X com média µ, e que a1, a2, ..., an, são constantes positivas tais que a1 + a2 + ... + an = 1, julgue os itens que se seguem. 
Considerando que o número mensal Y de acidentes de trabalho siga uma distribuição de Poisson com média m e que a tabela acima apresente a realização de uma amostra aleatória simples de tamanho n = 100, retirada da população Y, julgue os itens subsecutivos.

Considerando que o número mensal Y de acidentes de trabalho siga uma distribuição de Poisson com média m e que a tabela acima apresente a realização de uma amostra aleatória simples de tamanho n = 100, retirada da população Y, julgue os itens subsecutivos.

Considerando que o número mensal Y de acidentes de trabalho siga uma distribuição de Poisson com média m e que a tabela acima apresente a realização de uma amostra aleatória simples de tamanho n = 100, retirada da população Y, julgue os itens subsecutivos.
= x1+ x2 + ... + xn / n em que X1, X2, ...., Xn representa uma amostra aleatória simples retirada dessa distribuição, julgue os itens a seguir. Com base em distribuições contínuas, julgue os itens subsequentes.
Se U for uma variável aleatória uniforme em [0, 1], então
, terá distribuição exponencial com parâmetro
.
Px ( 1- P )n-x , em que n = 1, ..., 6 e x é uma contagem, as variáveis N e X são dependentes.
. O vetor (X, Y) tal que X ~ N(µX, σ2 ) e Y ~ N(µY, σ2 ) segue uma distribuição normal bivariada com matriz de variância Σ = σ2 I, em que I é a matriz identidade.
Em um processo de Poisson com média 1, a probabilidade de não ocorrer nenhum evento até o instante 1 será inferior a 1/ 3 .
Em um processo de Poisson homogêneo N(t), tem-se que limt -0 P(
N(t) – φ
> ε) > 0, para quaisquer φ > 0 e ε > 0. Considere que um experimento consista em gerar uma amostra de tamanho n de uma distribuição de média µ e variância σ2 e que, para cada 1.000 amostras de tamanho n, toma-se o quantil de ordem 95% da distribuição da média das amostras. Nesse cenário, se K(n) for o resultado do experimento para amostras de tamanho n, então a distribuição assintótica de K(n)será uma distribuição normal.
Se, em uma simulação de Monte Carlo, for gerado um par de valores ( X, Y ) de uma distribuição uniforme em [–1, 1], e, após m simulações, for calculada a proporção de pares tais que X2 + Y2 ≤1, então essa proporção tenderá a π , quando m →∞
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em que Xi = 1 se o processo segue para a superintendência A, e Xi = 0 se o processo segue para B, representa o total diário de processos administrativos protocolados que se destinam para a superintendência A.
Com base nessa situação, julgue o seguinte item considerando que X1, X2, ..., XN sejam variáveis aleatórias independentes, e que P(X1 = 1) = P(X2 = 1) = ... = P(XN = 1) = 0,8.
A quantidade média diária de processos administrativos que se destinam para a superintendência A é igual a 4.