Questões de Concurso
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Com base nos dados obtidos, considere as afirmações a seguir.
I - O coeficiente de variação é de 20% com os dados considerados homogêneos.
II - 25% da informação obtida se situa entre 545 e 620.
III - A distribuição é assimétrica positiva.
IV - O valor de 520 divide a distribuição ao meio.
É correto o que se afirma em
Quantos elementos a mais deveriam ser incorporados à amostra, se desejássemos reduzir o erro para 1,5 em torno do valor da média, mantendo-se o mesmo nível de significância?
A variância desse conjunto de observações, em horas2 , é,
Desses 40%, 25% têm o perfil desejado por um pesquisador. Quantas pessoas devem ser entrevistadas, no mínimo, para que a probabilidade de encontrar pelo menos uma pessoa com o perfil desejado pelo pesquisador seja igual ou superior a 70%?
P(Z < 0,44) = 0,67; P(Z < 0,5) = 0,691; P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,5) = 0,933; P(Z < 2,05) = 0,98.
Uma máquina enche pacotes de um determinado cereal com um peso que pode ser considerado como uma variável aleatória X com média 250 g e desvio padrão de 12 g. Uma amostra aleatória, com reposição, de n pacotes é sorteada da produção da máquina. Seja Xa média amostral dessa amostra. O valor de n para que X não difira da sua média por mais do que 4,1 g, com probabilidade de 96%, é igual a
P(Z < 0,44) = 0,67; P(Z < 0,5) = 0,691; P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,5) = 0,933; P(Z < 2,05) = 0,98.

Nestas condições, a probabilidade expressa por P(5 < U < 11), sendo que U é a variável aleatória definida por U = aW com a = [1 , -2], é igual a
P(Z < 0,44) = 0,67; P(Z < 0,5) = 0,691; P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,5) = 0,933; P(Z < 2,05) = 0,98.
A renda média de uma comunidade pode ser considerada como sendo uma variável aleatória com distribuição normal com média µ reais e desvio padrão de R$ 400,00. Se a porcentagem da população que tem renda superior a R$ 2.000,00 é de 67%, o valor de μ, em reais, é
X = número de pessoas na família e Y = gasto mensal com saúde, em reais.

Nessas condições, o diâmetro médio da peça, em dm, é igual a

Onde K é a constante adequada para tornar f(x) uma função densidade de probabilidade.
Nessas condições, a esperança condicional de X, dado que Y é igual a 1/6, denotada por E (X|Y = 1/6), é igual a

Onde K é a constante adequada para tornar f(x) uma função densidade de probabilidade. Sejam: μ e θ, respectivamente, a média e a mediana de X. Nessas condições, μ + 2 θ é igual a
I. Na análise fatorial nenhuma variável é definida como dependente ou independente.
II. Na análise de agrupamentos deve haver bastante homogeneidade interna (dentro do agrupamento) em cada um dos agrupamentos resultantes.
III. Na análise de correlação canônica o princípio subjacente é desenvolver uma combinação linear de cada conjunto de variáveis dependentes e independentes para minimizar a correlação entre esses dois conjuntos.
IV. O escalamento multidimensional é uma técnica multivariada apropriada para representar n elementos em um espaço dimensional menor que o original, levando em consideração a similaridade que os elementos têm entre si.
Está correto o que consta APENAS em
I. X tem distribuição exponencial com variância igual a σ2.
II. Y tem distribuição uniforme contínua no intervalo [-k, 2k], onde k é um número real positivo.
III. P(Y > 2,2) = 0,3. IV. A variância de Y é igual à média de X.
Dados:
e-1 = 0,368
e-2 = 0,135
Nessas condições, P(X < 6) é igual a
I. Z = 2X + Y II. A distribuição conjunta de X e Y é dada na tabela a seguir, onde os valores de X e Y são dados em centenas de reais:

Nessas condições, a probabilidade do produto custar mais do que 500 reais é igual a
Nessas condições, a média da variável aleatória Y = 0,5X + 2 é igual a
I. Todas as repetições do experimento são independentes.
II. A probabilidade de A ocorrer em cada repetição é igual a p.
III. A variável X que representa o número de repetições do experimento até que A ocorra pela segunda vez tem média 3.
Nessas condições, a probabilidade condicional denotada por P(X = 2|X = 3) é igual a

Onde K é a constante adequada para tornar f(x) uma função densidade de probabilidade.

Onde K é a constante adequada para tornar f(x) uma função densidade de probabilidade.
Sabendo-se que a variância de X é igual 1/11 da variância de X , o valor de n é igual a