Questões de Concurso Sobre principais distribuições de probabilidade em estatística

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Q782449 Estatística
Acredita-se que em uma fábrica a variância populacional dos pesos dos sacos produzidos de farinha de 10 kg seja de 0,0625 kg² . Uma amostra aleatória de 16 sacos apresentou uma variância igual a 0,1250 kg² . Considera-se que a população dos pesos dos sacos apresenta uma distribuição normal e que seja de tamanho infinito. Deseja-se testar a hipótese, com base na amostra, se a variância populacional (σ² ) é superior a 0,0625 kg² , a um determinado nível de significância. Foram formuladas as hipóteses H₀: σ² = 0,0625 kg² (hipótese nula) e H₁: σ² > 0,0625 kg² (hipótese alternativa). Dados: Valores críticos da distribuição qui-quadrado [P(qui-quadrado com n graus de liberdade > valor tabelado) = α] 
Imagem associada para resolução da questão
Então, utilizando as informações dos dados acima, é correto afirmar que H0
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Ano: 2013 Banca: IADES Órgão: SUDAM Prova: IADES - 2013 - SUDAM - Estatístico |
Q634329 Estatística
Escolhe-se um número X~U (0, 1). Qual é a esperança de Y = X2 , dado que X < 2/3 ? 
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Q564601 Estatística

                                                               X          Y

                                                               0       y1 = 80

                                                               1       y2 = 70

                                                               2        y3 = 50

                                                               3        y4 = 40

                                                               4        y5 = 30

      A tabela acima mostra o resultado do estudo efetuado por certa empresa automobilística a respeito do preço de determinado modelo de veículo, Y, em R$ mil, em função da idade, X, em anos.O correspondente modelo de regressão linear simples foi determinado na forma Y = 80.000 - 13.000 X + , em que o erro aleatório  tem desvio padrão de R$ 5.000,00. O preço médio dos veículos é  = 54.000 e a somados quadrados total é SQT = 

Com base na tabela e nas informações apresentadas, julgue o item seguintes a respeito desse modelo.

Considere que os parâmetros determinados sejam os verdadeiros parâmetros populacionais. Nessa situação, o preço de um veículo com 3 anos de idade está entre R$ 41.000,00 e R$ 43.500,00, com probabilidade Φ(0,5) - 0,5, em que Φ(x) é a função de distribuição acumulada da distribuição normal padronizada.


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Q564590 Estatística
O número X de realizações de determinado experimento necessárias para obter o primeiro sucesso segue a distribuição geométrica P(X = k) = p(1 - p)k - 1. Considerando (x1, ..., xn) uma amostra de X, julgue o item subsequente.

O estimador de máxima verossimilhança para o parâmetro p é dado por  Imagem associada para resolução da questão em que Imagem associada para resolução da questão é a média amostral.


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Q564589 Estatística
O número X de realizações de determinado experimento necessárias para obter o primeiro sucesso segue a distribuição geométrica P(X = k) = p(1 - p)k - 1. Considerando (x1, ..., xn) uma amostra de X, julgue o item subsequente.

Se, após realizadas cinco séries do experimento, cada série tiver terminado com o primeiro sucesso e os números de experimentos, em cada série, tiverem sido 4, 7, 6, 5 e 3, então o estimador de máxima verossimilhança para p é igual a 0,2.


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Q564564 Estatística
De uma grande população X, será retirada, aleatoriamente, uma amostra simples de tamanho n para que seja estimada a taxa média m de satisfação do cliente. Considerando que a variância dessa população seja igual a 5 e que a média amostral Imagem associada para resolução da questão seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.

De acordo com o teorema limite central, o erro de estimação ε = Imagem associada para resolução da questão - m converge em distribuição para a normal, com média zero e variância 5.


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Q564562 Estatística
 Em métodos estatísticos e estudos estatísticos por simulações computacionais, a transformação de variável é um recurso que permite resolver problemas de não normalidade e de heterocedasticidade. Acerca de transformação de variáveis, julgue o item seguinte.

Considere a transformação Y - √X , em que a variável aleatória X segue a distribuição qui-quadrado com 1 grau de liberdade. Nesse caso, é correto afirmar que Y segue a distribuição normal padrão.


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Q564559 Estatística
 Em métodos estatísticos e estudos estatísticos por simulações computacionais, a transformação de variável é um recurso que permite resolver problemas de não normalidade e de heterocedasticidade. Acerca de transformação de variáveis, julgue o item seguinte.


A transformação de Box-Müller permite gerar duas distribuições normais independentes, com base em duas distribuições uniformes independentes.


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Q564552 Estatística
                            2003     2004    2005     2006    2007    2008    2009    2010

                  X        39,0      39,5      39,5      39,0     39,5     41,5     42,0     42,0

                  Y        46,5      65,5      86,0    100,0   121,0   150,5   174,0   203,0

A tabela acima mostra as quantidades, em milhões de unidades, de linhas de telefones fixos (X) e de celulares (Y), em determinada região do país, de 2003 a 2010. Tendo como referência os dados dessa tabela, julgue o item que se segue.

O diagrama de dispersão de X versus Y é a representação gráfica da distribuição de probabilidade conjunta entre essas variáveis.


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Q536059 Estatística

Considerando que W(t) represente um processo gaussiano com E[W(t)] = 0 e Var[W(t)] = t, em que t > 0, julgue o próximo item.



Dada uma malha temporal 0 < t1 < t2 < ..., < tn, é correto afirmar que as variáveis aleatórias W(t1), W(t2),..., W(tn) seguem, conjuntamente, uma distribuição normal multivariada.
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Q536054 Estatística

                            


A figura acima apresenta um trecho de uma rodovia com três faixas de rolamento. Considere que X(t) represente o número de veículos que passam nesse trecho durante um intervalo de tempo de duração t (em minutos) e que X(t) siga um processo de Poisson com parâmetro 6t, ou seja, P(X(t) = x) =  . Suponha, ainda, que, no intervalo t, cada veículo selecione aleatoriamente as faixas de rolamento 1, 2 e 3 com probabilidades 0,5; 0,3 e 0,2, respectivamente. 

Com base nessas informações, julgue o próximo item.


O intervalo de tempo entre dois veículos sucessivos que passam pela faixa de rolamento 1 nesse trecho segue uma distribuição exponencial com média igual a 3 minutos.


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Q536053 Estatística

                            


A figura acima apresenta um trecho de uma rodovia com três faixas de rolamento. Considere que X(t) represente o número de veículos que passam nesse trecho durante um intervalo de tempo de duração t (em minutos) e que X(t) siga um processo de Poisson com parâmetro 6t, ou seja, P(X(t) = x) =  . Suponha, ainda, que, no intervalo t, cada veículo selecione aleatoriamente as faixas de rolamento 1, 2 e 3 com probabilidades 0,5; 0,3 e 0,2, respectivamente. 

Com base nessas informações, julgue o próximo item.


O número de veículos que passam nesse trecho pela faixa de rolamento 3 durante um intervalo de tempo de duração t (em minutos) segue um processo de Poisson com parâmetro 1,2 t.


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Q536044 Estatística

                


      Um estudo para investigar a associação da pressão arterial diastólica com o tempo acumulado de trabalho dos motoristas de ônibus em determinada cidade considerou o modelo de regressão linear na forma yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X1iX2i + εi, em que yi  representa a pressão arterial diastólica (mmHg) do motorista i, X1i é a idade (em anos) do motorista i, X2i  denota o logaritmo natural do tempo de trabalho (em meses) do motorista i e εi representa o erro aleatório com média nula e variância σ2. Esse estudo foi realizado com base em uma amostra aleatória de 1.000 motoristas de ônibus. A tabela acima apresenta a estimativa de cada parâmetro βi (i = 0,1, 2, 3) obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários, o erro padrão, a razão t e o p-valor correspondentes.

Com base nessas informações e na tabela apresentada, julgue o item a seguir.


O estimador do coeficiente β1 segue uma distribuição t de Student com 995 graus de liberdade.

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Q536042 Estatística

                


      Um estudo para investigar a associação da pressão arterial diastólica com o tempo acumulado de trabalho dos motoristas de ônibus em determinada cidade considerou o modelo de regressão linear na forma yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X1iX2i + εi, em que yi  representa a pressão arterial diastólica (mmHg) do motorista i, X1i é a idade (em anos) do motorista i, X2i  denota o logaritmo natural do tempo de trabalho (em meses) do motorista i e εi representa o erro aleatório com média nula e variância σ2. Esse estudo foi realizado com base em uma amostra aleatória de 1.000 motoristas de ônibus. A tabela acima apresenta a estimativa de cada parâmetro βi (i = 0,1, 2, 3) obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários, o erro padrão, a razão t e o p-valor correspondentes.

Com base nessas informações e na tabela apresentada, julgue o item a seguir.



Para se obter a estimativa de um coeficiente do modelo pelo método de mínimos quadrados ordinários, exige-se que o erro aleatório εi siga uma distribuição normal com média 0 e variância σ2
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Q536025 Estatística
Suponha que X e Y sejam variáveis aleatórias de um mesmo espaço amostral e que E(X|Y = y) = Var(X|Y = y) = 4y2 em que Y segue uma distribuição normal com média zero e desvio padrão 1. Com base nessas informações, julgue o seguinte item.


O desvio padrão de X é igual a 6.


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Q536024 Estatística
Suponha que X e Y sejam variáveis aleatórias de um mesmo espaço amostral e que E(X|Y = y) = Var(X|Y = y) = 4y2 em que Y segue uma distribuição normal com média zero e desvio padrão 1. Com base nessas informações, julgue o seguinte item.


O valor esperado da variável aleatória X é inferior a 2.


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Q533682 Estatística
Imagem associada para resolução da questão


Na curva normal, da Figura acima, a probabilidade de ocorrências da distribuição, em porcentagem, entre -1 e 1 é de

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Q452953 Estatística
Os Modelos Lineares Generalizados (MLG) são definidos a partir de três características: o componente aleatório, que estabelece a distribuição da variável resposta; o componente sistemático, que determina as variáveis explicativas a serem utilizadas como preditoras no modelo e estabelece a equação de predição como linear; e, a função de ligação, que estabelece a relação entre o componente sistemático e a esperança matemática da variável resposta. Diante do exposto, analise.

I. O componente aleatório permite que a distribuição seja da família exponencial ou de suas generalizações, contemplando, entre outras, as distribuições: normal, Bernoulli, Poisson, Gama, Normal, Inversa, Exponencial, Binomial.
II. A função de ligação deve transformar o domínio da variável aleatória de forma a permitir que qualquer valor do componente sistemático seja admissível. As funções mais utilizadas são: identidade, inversa, inversa ao quadrado, logarítmica, logito, probito, complemento log-log, potência, Box-Cox e Aranda-Ordaz.
III. O ajuste de um MLG pode ser feito pelo método de máxima verossimilhança. As equações normais produzidas, em geral, precisam ser resolvidas por processos iterativos. Os mais utilizados são o método de Newton- Raphson e o de escore de Fisher. Eles são distintos, qualquer que seja a função de ligação.
IV. Para dados de contagem com distribuição de Poisson, o MLG corresponde ao modelo de regressão de Poisson. A função de ligação mais utilizada é a logarítmica. Quando existe superdispersão nos dados, adota-se uma generalização de MLG que admite o parâmetro de dispersão.
V. Vários tipos de resíduo podem ser utilizados para avaliar a qualidade do ajuste de um MLG, entre eles, resíduos ordinários, resíduos de Pearson, resíduos de Pearson padronizados e componente do desvio.

Estão corretas apenas as afirmativas
Alternativas
Q452948 Estatística
Em uma população finita de tamanho N, onde existem k indivíduos com uma característica de interesse, ao se selecionar uma amostra aleatória de tamanho n sem reposição, o número de indivíduos com a característica na amostra (R) é uma variável aleatória com distribuição hipergeométrica. A probabilidade de se ter exatamente r indivíduos na amostra com a característica de interesse é dada por

imagem-049.jpg, onde max (0, n – N + k) = r = min (k, n).

Analise.

I. Para N = 100, k = 20, n = 10 e r = 3, E(R) = 2 e Var(R) = 144/99.

II. Para N = 100, k = 20, n = 5 e r = 3, E(R) = 1 e Var(R) = 8/10.

III. Para N = 10000, k = 2000, n = 100 e r = 3, E(R) = 20 e Var(R) = 15,84.

IV. Para N = 10000, k = 1000, n = 100 e r = 3, E(R) = 10 e Var(R) ˜ 9.

V. Para N = 10000, k = 2000, n = 10 e r = 0, P(R = 0) ˜ 0,1074.

Estão corretas apenas as alternativas
Alternativas
Q452944 Estatística
A equipe de controle de qualidade de uma indústria metalúrgica suspeita que a produção de peças defeituosas esteja relacionada ao sistema de trabalho dos funcionários: com ou sem troca de turno (trabalho noturno ou diurno). Para um grupo de 180 funcionários com experiência similar na função, mas com sistemas de trabalho diferentes, cada funcionário teve registrado o percentual de peças defeituosas produzidas durante uma semana, sendo classificado como “aceitável”, se esse percentual fosse menor ou igual a 5%, e como “não aceitável”, caso contrário. Entre os 60 funcionários que não trocam turno e trabalham durante o dia, o número de funcionários classificados como “aceitável” foi 47. Entre os 60 funcionários que não trocam turno e trabalham durante a noite, o número de funcionários classificados como “aceitável” foi 40 e, para o grupo de 60 funcionários que trocam turnos, esse número foi 33. A estatística do teste apropriado foi calculada e o seu valor é 7.35. O quadro abaixo apresenta os valores dos percentis de ordem 95 e 97.5 para as distribuições de probabilidade gaussiana, t-Student e Qui-quadrado.

imagem-039.jpg

Considerando a descrição do problema e dos dados apre- sentados, analise.

I. A hipótese nula do teste é a de que as proporções de funcionários classificados como “aceitáveis” são homo- gêneas nos três grupos.
II. Se a hipótese nula for verdadeira, o número esperado de funcionários classificados como “aceitáveis” seria 40 em cada um dos três grupos.
III. A hipótese nula do teste pode ser rejeitada no nível de significância de 5%.

Está(ão) correta(s) a(s) afirmativa(s)
Alternativas
Respostas
1081: E
1082: B
1083: C
1084: C
1085: C
1086: E
1087: E
1088: C
1089: E
1090: C
1091: E
1092: C
1093: E
1094: E
1095: C
1096: E
1097: E
1098: A
1099: D
1100: A