Em virtude de não se conhecer a função de densidade de uma variável aleatória X, com média 22, obteve-se um intervalo de confiança (20, 24), sabendo-se que existe a probabilidade mínima de 84% de X pertencer a este intervalo conforme o Teorema de Tchebichev. Considerando este mesmo teorema, obtém-se que a probabilidade de X não pertencer ao intervalo (22 − K, 22 + K) é no máximo 6,25%. A amplitude deste último intervalo é de

A função densidade de probabilidade de uma variável aleatória contínua X é dada por

Sendo K > 2, então a variância de X é igual a

Nos registros dos últimos anos, verifica-se que o número médio de pessoas atendidas em uma repartição pública por dia é igual a 20. Deseja-se testar a hipótese de que o número médio de pessoas atendidas por dia (μ) em outra repartição independente da primeira é o mesmo que o verificado na primeira repartição utilizando o teste t de Student. Foram formuladas então as seguintes hipóteses: H₀: μ = 20 (hipótese nula) e H₁: μ ≠ 20 (hipótese alternativa). Com base em 16 dias escolhidos aleatoriamente na segunda repartição obteve-se uma média igual a 22 pessoas atendidas por dia com um desvio padrão igual a 5. Se, tanto para a primeira repartição como para a segunda, a distribuição da população formada pelo número de pessoas atendidas é normalmente distribuída e de tamanho infinito, obtém-se que o valor da estatística t calculado para comparação com o t tabelado da distribuição t de Student com os respectivos graus de liberdade apresenta valor de

Acredita-se que a variância (σ²) de uma população, normalmente distribuída e de tamanho infinito, seja igual a 3,6. Para verificar se esta variância é inferior a 3,6, a um nível de significância α, foram formuladas as hipóteses H₀: σ² = 3,6 (hipótese nula) e H₁: σ² < 3,6 (hipótese alternativa) utilizando o teste qui-quadrado. Uma amostra aleatória de tamanho 10 foi extraída da população obtendo-se uma variância amostral igual a 1,5.

Dados:

Valores críticos qui-quadrado

A conclusão é que ao nível de significância de

Em uma grande região de um país, uma empresa (E₁) foi contratada para elaborar uma pesquisa referente a um atributo X, correspondente a uma população considerada normal, de tamanho infinito, média μ desconhecida e variância populacional igual a 144. Considerando uma amostra aleatória de tamanho 64, esta empresa apurou um intervalo de confiança com um nível de confiança (1 − α) para μ igual a [99,0; 105,0]. Uma outra empresa (E₂) trabalhando independentemente da primeira, na mesma região, também elaborou uma pesquisa referente ao atributo X utilizando uma amostra de tamanho 400 e encontrando uma média amostral igual a 104,5. O intervalo de confiança para μ com um nível de confiança (1 − α) encontrado por E₂ foi de

De uma variável aleatória X uniformemente distribuída no intervalo (0, θ) é extraída uma única observação com vista a testar a hipótese H₀: θ = 10 (hipótese nula) contra H₁: θ > 10 (hipótese alternativa). O critério de decisão consiste em rejeitar H₀ caso o valor observado exceder 8. A probabilidade de ser cometido um erro tipo II, admitindo que o verdadeiro valor de θ seja 12, é de

O número de pessoas que não têm suas reclamações atendidas por mês em um posto de atendimento de uma empresa em uma cidade tem distribuição de Poisson com média ʎ e desvio padrão populacional igual a 2. Deseja-se saber qual é a probabilidade (P) de o número de pessoas que não têm suas reclamações atendidas neste posto ser mais que 1 pessoa em um determinado mês. Se e é a base do logaritmo neperiano (ln) tal que ln(e) = 1, então P é igual a

A função geradora de momentos de uma variável aleatória X que tem distribuição Gama com parâmetros α e β estritamente positivos é igual a M_x(t) = (1 − βt)^−α. Dado que α = 8 e o momento de ordem 2, não centrado, de X é igual a 162, obtém-se que a média de X é igual a

Em uma grande cidade, a população formada pela altura de seus habitantes adultos é normalmente distribuída e considerada de tamanho infinito.

Sabe-se que 5% destes habitantes têm altura superior a 180 cm. Se apenas 2,5% destes habitantes têm altura inferior a 162 cm, então a média desta população é de

Em um censo realizado em um órgão público observou-se que:

I. 60% dos funcionários têm salário superior a R$ 10.000,00.

II. 62,5% dos funcionários com nível médio não têm salário superior a R$ 10.000,00.

III. 75% dos funcionários com nível superior têm salário superior a R$ 10.000,00.

IV. 4% dos funcionários possuem apenas o nível fundamental e nenhum deles ganha acima de R$ 10.000,00.

Sejam F o conjunto dos funcionários com nível fundamental, M o conjunto dos funcionários com nível médio e S o conjunto dos funcionários com nível superior. F, M e S são disjuntos dois a dois e o número de funcionários deste órgão é exatamente igual à soma dos números de elementos destes 3 conjuntos. Sorteando um funcionário ao acaso, a probabilidade de ele ter um curso superior dado que não ganha mais que R$ 10.000,00 é de

Seja uma população {x₁, x₂, x₃, ... , x₂₀} formada pela renda em unidades monetárias de 20 pessoas, sendo x_i > 0 a renda da i-ésima pessoa (1 ≤ i ≤ 20). O coeficiente de variação desta população é igual a 20%. Sabendo-se que (x₂ − x₁₀) = 2 com x₁₀ > 4, subtrai-se de x₁₀ um montante igual a 4 e acrescenta-o a x₂. Após esta transferência, a nova variância fica igual a
Dado:

Considerando na tabela abaixo a distribuição de frequências absolutas, referente aos salários dos n empregados de uma empresa, em R$ 1.000,00, observa-se que além do total dos empregados (n) não é fornecida também a frequência correspondente ao intervalo da 4ª classe (f₄).

O valor da média aritmética destes salários, obtido considerando que todos os valores incluídos num certo intervalo de classe são coincidentes com o ponto médio deste intervalo, é igual a R$ 6.200,00.

O valor da mediana em R$, obtido pelo método da interpolação linear, é igual a

A COMPESA, em uma pesquisa de satisfação dos usuários, preparou um formulário para traçar os perfis de seus clientes e o grau de satisfação com os serviços da empresa, Em um formulário, ela solicitou os dados a seguir.
I. Idade. II. Grau de escolaridade. III. Faixa de renda familiar. IV. Nota dada ao serviço.
Assinale a opção que contempla apenas variáveis categóricas.

Seletividade, limites de detecção e quantificação, exatidão, precisão, linearidade, especificidade, sensibilidade e robustez são parâmetros importantes considerados nos processos de validação de métodos analíticos. Sobre eles, NÃO é correto afirmar:

O INMETRO está investigando se a quantidade de PARACETAMOL num dado comprimido está de acordo com o valor nominal estampado no rótulo do medicamento (750mg). Uma amostra dos comprimidos foi avaliada. Se constatado que a média de paracetamol na amostra é menor do que está no rótulo o medicamento deverá ser recolhido das farmácias. Para tanto, o INMETRO recorreu a um teste estatístico. Em relação aos elementos de um teste, é INCORRETO afirmar:

Na Copa do Mundo de Futebol, 32 times são agrupados em oito grupos com quatro times cada. Serão classificados para a segunda fase o primeiro e o segundo colocados de cada grupo, sendo os demais eliminados. Considerando que é indiferente um time se classificar em primeiro ou segundo lugar, assinale a alternativa correta acerca da probabilidade de uma dada combinação de times ser classificada para a segunda fase.

Uma rede de lojas fez um levantamento da quantidade de queixas apresentadas por seus clientes ao longo de uma semana, nas 16 lojas da rede em uma região. O resultado é apresentado no gráfico abaixo. Acerca do levantamento realizado, em relação ao número de queixas por loja, analise:


Figura 1: Gráfico do número de queixas por loja.
Baseando-se em sua análise, assinale a alternativa correta:

A técnica de previsão que calcula a projeção por meio de uma ponderação entre a demanda real do período anterior D_t-1 e a projeção do período anterior M_t-1 , utilizando um coeficiente de suavização α para definir o peso de cada componente no cálculo da projeção, é denominada