Questões de Concurso Sobre estatística

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Q927744 Estatística
Estima-se que 10% da população economicamente ativa, de certo Estado, estejam desempregados. Usando essa estimativa, se uma amostra aleatória simples de 400 pessoas dessa população economicamente ativa for observada, a probabilidade de que menos de 6% ou mais de 14% estejam desempregados é, aproximadamente, igual a
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Q927743 Estatística

Os volumes com que são preenchidos os frascos de perfume produzidos por certa marca são normalmente distribuídos com média 100 mL e desvio padrão de 2 mL. Frascos que apresentam menos de 95 mL ou mais de 105 mL de perfume são considerados fora dos limites e inadequados pelo controle de qualidade.


A porcentagem de frascos produzidos com volume considerado inadequado é igual a

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Q927742 Estatística

Acerca da soma de variáveis aleatórias, avalie se as afirmativas a seguir, estão corretas.


I. A soma de n variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas Bernoulli com parâmetro p, tem distribuição binomial com parâmetros n e p.

II. A soma de n variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas Poisson com parâmetro λ tem distribuição Poisson com parâmetro nλ.

III. A soma de n variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas exponencial com parâmetro λ tem distribuição gama com parâmetros n e λ.


Está correto o que se afirma em

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Q927741 Estatística

X e Y são variáveis aleatórias discretas cm função de probabilidade conjunta dada por: 


                               


Assim, por exemplo, P[ X = 1; Y = 0] = 0,2. 

O coeficiente de correlação de X e Y é, aproximadamente, igual a
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Q927740 Estatística

X e Y são variáveis aleatórias discretas cm função de probabilidade conjunta dada por: 


                               


Assim, por exemplo, P[ X = 1; Y = 0] = 0,2. 

E[XY] é igual a
Alternativas
Q927739 Estatística

X e Y são variáveis aleatórias discretas cm função de probabilidade conjunta dada por: 


                               


Assim, por exemplo, P[ X = 1; Y = 0] = 0,2. 

A probabilidade condicional P[ Y = 0 | X = 0] é igual a
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Q927738 Estatística

X e Y são variáveis aleatórias contínuas tais que sua função de densidade de probabilidade conjunta é dada por 


                          

O valor de E[X] é
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Q927737 Estatística

X e Y são variáveis aleatórias contínuas tais que sua função de densidade de probabilidade conjunta é dada por 


                          

O valor da constante k é
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Q927736 Estatística

Uma variável aleatória discreta X tem função de probabilidade dada por:


                   

Se F(x) representa a função de distribuição de X, ∀ x real, então F(-0,8) é igual a
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Q927735 Estatística

Uma variável aleatória discreta X tem função de probabilidade dada por:


                   

A variância de X é igual a
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Q927732 Estatística

Uma urna I contém inicialmente 4 bolas azuis e 6 bolas vermelhas; nessa ocasião, a urna II contém 5 bolas azuis e 4 bolas vermelhas, e a urna III, 2 azuis e 7 vermelhas.


Uma bola é sorteada da urna I e colocada na urna II. Em seguida, uma bola é sorteada da urna II e colocada na urna III. Por fim, uma bola é sorteada da urna III.


A probabilidade de que a bola sorteada da urna III seja azul é igual a

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Q927731 Estatística

10% das lâmpadas fabricadas pela empresa A queimam antes de 1000h de funcionamento. Das fabricadas pela empresa B, 5% queima antes de 1000h de funcionamento. Das fabricadas pela empresa C, 1% queima antes de 1000h de funcionamento. Em uma grande loja de varejo, 20% das lâmpadas em estoque são da marca A, 30% são da marca B e 50% são da marca C.


Uma lâmpada é escolhida ao acaso do estoque dessa loja. A probabilidade de que ela não queime antes de 1000h de funcionamento é igual a

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Q927730 Estatística

A e B são dois eventos tais que P[A] = 0,4 e P[B] = 0,8.


Os valores mínimo e máximo da probabilidade condicional P[A|B] são, respectivamente,

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Q926447 Estatística
O processo de calibração é geralmente necessário em modelagem hidrológica do tipo chuva-vazão e esse processo é geralmente baseado em algoritmos de otimização. Em relação a esse processo, considere as seguintes afirmações:
I. Quando o coeficiente de eficiência de NashSutcliff, aplicado às séries de vazão no período de calibração, é negativo, significa que o erro quadrático médio resultante do uso do modelo no período de calibração é maior do que o erro quadrático médio que teria sido obtido caso todos os valores simulados fossem iguais à média das vazões observadas no mesmo período. II. Funções objetivo que empregam as vazões simuladas e observadas, e que são baseadas no somatório dos resíduos quadráticos acabam por enfatizar o desempenho do modelo em momentos de vazões mais altas. III. Os resultados obtidos em um processo de calibração dependem fortemente da função objetivo empregada: fato esse que motivou o surgimento de abordagens multiobjetivas. IV. O algoritmo de otimização denominado Shuffled Complex Evolution Metropolis (SCEM-UA), desenvolvido na Universidade do Arizona, é muito empregado na calibração de modelos hidrológicos e pode ser considerado um algoritmo de busca local.
É correto o que se afirma em
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Q926446 Estatística
algoritmo MOPSO (Multiobjective Particle Swarm Optimization) é uma versão do algoritmo de enxame de partículas que permite obter um conjunto de soluções não dominadas em um problema multiobjetivo. Nesse algoritmo, a cada iteração, uma dada partícula (solução) tem sempre associada a ela uma melhor solução global e uma melhor solução individual. Escreva V ou F conforme seja verdadeiro ou falso o que se afirma a seguir sobre esse algoritmo.
( ) Funciona apenas com dois objetivos. ( ) Em uma dada iteração, se uma partícula (solução) não pertence à frente de Pareto, a melhor solução global a ser associada a essa partícula é selecionada de forma aleatória a partir de soluções da frente de Pareto que a dominam. ( ) Numa dada iteração, se uma partícula (solução) pertence à frente de Pareto, a melhor solução global associada a essa partícula é selecionada de forma aleatória a partir de soluções da frente de Pareto. ( ) Em uma dada iteração, se a nova posição da partícula (solução) não domina e nem é dominada pela sua melhor posição individual, então, a sua melhor posição individual é alterada para a nova posição.
Está correta, de cima para baixo, a seguinte sequência:
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Q926445 Estatística
Um dos mais importantes conceitos em programação linear é o da dualidade, que é de extrema importância para a realização de análise de sensibilidade. Considere o problema de programação linear apresentado na Tabela abaixo:
Imagem associada para resolução da questão

O modelo dual associado é apresentado abaixo:
Imagem associada para resolução da questão

Escreva V ou F conforme seja verdadeiro ou falso o que se afirma a seguir sobre a relação entre os modelos primal e dual na programação linear.
( ) Todo problema em programação linear possui um modelo dual associado. ( ) O valor ótimo de y1, variável de decisão definida no modelo dual acima, é o preço sombra associado à restrição (I) do problema original ou primal. ( ) O preço sombra, relacionado a uma dada restrição, expressa o valor da derivada da função objetivo em relação ao lado direito da inequação associada à restrição em questão. ( ) Quando uma dada restrição não influencia o valor ótimo de um problema, seu preço sombra é infinito.
Está correta, de cima para baixo, a seguinte sequência:
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Q926444 Estatística
Suponha um trecho de rio com dois usuários de água. As funções de benefício de cada usuário, dependente da quantidade de água alocada, são dadas pelas seguintes equações,  B1= 10x1 − Imagem associada para resolução da questão e B2 = 6x2Imagem associada para resolução da questão, em que Bi é o benefício que o usuário i obtém, caso sejam alocadas a ele xi unidades de água. Esse trecho de rio contém apenas 6 unidades de água para ser alocadas, de forma que  x1 + x2 ≤ 6. Considerando que o objetivo é maximizar a soma dos benefícios de cada usuário, assinale a opção que apresenta correta e respectivamente quanto deve ser alocado para os usuários 1 e 2, e o benefício marginal Bm do sistema se fosse possível relaxar a restrição de 6 unidades de água disponíveis no rio.
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Q926443 Estatística
Modelos de rede de fluxo são muito empregados para simular e otimizar o processo de alocação de água em uma bacia com múltiplos usos. Tais modelos representam um sistema de recursos hídricos por meio de nós e arcos. Os nós geralmente representam reservatórios, demandas, confluências, entre outros, enquanto arcos fazem a ligação entre os nós, representando trechos de rio, adutoras, canais etc. Escreva V ou F conforme seja verdadeiro ou falso o que se afirma a seguir sobre o processo de otimização de uma rede de fluxo.
( ) Embora empregue uma função objetivo linear, é, na verdade, um problema de otimização não linear devido ao uso de restrições não lineares. ( ) Para cada arco do problema, é preciso impor duas restrições, os fluxos máximo e mínimo que podem passar pelo arco. Tais valores podem variar no tempo. ( ) Perdas por evaporação nos reservatórios são estimadas por meio de restrições não lineares. ( ) Prioridades no atendimento às diferentes demandas do sistema são incluídas no conjunto de restrições imposto ao problema de otimização.
Está correta, de cima para baixo, a seguinte sequência:
Alternativas
Q926442 Estatística
O método dos Pesos (MP) e o método das Restrições (MR) são métodos antigos usualmente empregados para gerar uma aproximação da frente de Pareto em um problema de otimização multiobjetivo. Escreva V ou F conforme seja verdadeiro ou falso o que se afirma sobre esses métodos no âmbito de um problema com dois objetivos.
( ) O MP transforma um problema com dois objetivos em um problema com um único objetivo apenas. ( ) No MP, para obter cada solução não dominada é necessário resolver um problema de otimização. ( ) No MP, diferentes pesos resultam em diferentes soluções na frente de Pareto. ( ) No MR, um dos objetivos passa a ser tratado como uma restrição do problema de otimização.
Está correta, de cima para baixo, a seguinte sequência:
Alternativas
Q926441 Estatística
Atente às seguintes afirmações sobre algoritmo baseado em enxames de partículas:
I. Trabalha a partir de um conjunto de soluções iniciais, geradas de forma aleatória no espaço factível de busca. Cada solução é chamada de partícula. II. Ao longo do processo iterativo, o algoritmo mantém na memória a posição da melhor solução encontrada por cada partícula, e essa posição afeta o movimento da partícula na próxima iteração. III. Ao longo do processo iterativo, o algoritmo mantém na memória a posição da melhor solução global, ou seja, considerando todas as partículas, porém, essa informação não afeta o movimento das partículas na próxima iteração. IV. O movimento das partículas em cada iteração segue uma equação determinística.
É correto o que se afirma em
Alternativas
Respostas
7121: A
7122: B
7123: E
7124: B
7125: A
7126: A
7127: D
7128: E
7129: A
7130: C
7131: C
7132: D
7133: B
7134: D
7135: A
7136: D
7137: B
7138: C
7139: D
7140: B