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tem distribuição
A probabilidade de erro tipo I desse critério é
Usando e-6 = 0,0025, a probabilidade de que, num intervalo de 3 minutos, no máximo 2 automóveis passem por esse posto é de
Se uma pessoa sortear ao acaso 4 dessas bolas, com reposição, a probabilidade de que ela sorteie menos de duas bolas azuis é, aproximadamente, de
Um intervalo de 95% de confiança para p será então dado, aproximadamente, por
Um intervalo de 95% de confiança para μ será dado, aproximadamente, por
O tamanho n da amostra aleatória simples necessário pra que possamos garantir, com ao menos 90% de confiança, que o valor da média amostral não se afastará do valor de μ por mais de 0,4 unidade é, no mínimo, igual a
Avalie se os seguintes estimadores são não tendenciosos para μ:
T1 = (X1 + X2 + X3 + X4)/4 T2 = (2X1 - 3X2 + 3X3 - 2X4)/4 T3 = (X1 + 2X2 + 3X3 + 4X4)/10 T4 = X1
São de fato não tendenciosos para μ:
( ) O e.m.v. de um parâmetro θ é não tendencioso para θ.
( ) A variância de um e.m.v. de um parâmetro θ é mínima na classe dos estimadores não tendenciosos de θ.
( ) Todo estimador de máxima verossimilhança de uma parâmetro θ unidimensional é uma estatística suficiente.
As afirmativas são, respectivamente,
Considere n variáveis aleatórias independentes X1, X2, ... Xn, cada um com distribuição Poisson(ll), i = 1, 2..., n.
A distribuição de probabilidades da variável 
X e Y são variáveis aleatórias discretas com função de probabilidade conjunta dada por

Assim, por exemplo, P[X = 0, Y = 0] = 0,2 e P[ X = 1, Y = 0] = 0,2.
O coeficiente de correlação entre X e Y vale
Se X e Y têm função de densidade de probabilidade conjunta dada por
f(x, y) = (x + y), se 0 < x < 1, 0 < y < 1, e f(x, y) = 0
nos demais casos, então E[XY] é igual a
Se uma amostra aleatória simples de tamanho n = 225 for obtida, a probabilidade de que o valor da média amostral não se afaste do de μ por mais do que 0,5 é aproximadamente igual a
f(x) = |1 – x|, 0 < x < 2, f(x) = 0, nos demais casos.
O valor esperado de X é igual a
Se a função geradora de momentos de uma variável aleatória X é dada por
mX(t) = λ/(λ - t), para t < λ
então a média de X é igual a
I. A mediana m de uma variável aleatória X é o quantil 0,5. II. A mediana m de uma variável aleatória X é qualquer número que satisfaz P[X ≤ m] ≤ ½ e P[X ≥ m] ≥ ½.
Está correto o que se afirma em
f(x) = kx3 , 0 ≤ x ≤ 1, f(x) = 0, nos demais casos,
sendo k uma constante.
O valor esperado de 3X2 + 1 é igual a