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Sabendo que ƒ(x) é uma função densidade de probabilidade, e que os valores de erro superior a 1,5ºC são considerados críticos, a probabilidade de que o erro seja crítico é:
Um gestor financeiro da empresa PX Investimentos orientou o Sr. Moacyr a investir em uma ação específica com possibilidades de gerar um lucro de R$ 4.000,00 em um ano, com probabilidade de 0,3, ou perder R$ 1.000,00 em um ano, com a probabilidade complementar. Diante da decisão de investir, espera-se que o Sr. Moacyr:
Transcrição da imagem: % Desvio Meta = DIVIDE(SUM(‘Energia’ [Consumo_kWh]) – SUM(‘Energia’[Meta_kWh]), SUM(‘Energia’[Meta_kWh]))
Com base nessas suposições:
• A planta A teve um total mensal de consumo de 220.000 kWh e uma meta de 200.000 kWh.
• A planta B teve um total mensal de consumo de 140.000 kWh e uma meta de 160.000 kWh.
• Foi aplicado um gráfico de barras com filtro por planta, exibindo a medida % Desvio Meta para cada planta individualmente.
Assinale a alternativa que contém CORRETAMENTE os valores apresentados no gráfico para as plantas A e B.
Porém, por questões de aplicabilidade, não é interessante que a magnitude desse erro exceda 0,8. A probabilidade que isso ocorra é de, aproximadamente:
Nesse sentido, assinale a única alternativa CORRETA quanto ao impacto da amplitude do intervalo e à precisão da estimativa da média populacional.
Analisando tanto a distribuição de frequência quanto o histograma, pode-se afirmar CORRETAMENTE que:
Dessa forma, assinale a alternativa CORRETA.
Sabe-se, ainda, que a relação entre essas variáveis tem um comportamento quase linear, o que sugere um modelo de regressão linear. Dessa forma, o tempo estimado de resfriamento, caso a temperatura inicial fosse de 210º C, seria:
Analisando o gráfico, assinale a alternativa que exemplifica duas variáveis que se comportam analogamente ao gráfico.
Ao se considerar z = 4 desvios padrão em relação à média, pode-se AFIRMAR que:
Ao se analisar períodos de décadas, fica evidente que o país que apresentou maior desvio-padrão em um desses períodos foi:
Uma consultoria estatística está analisando a relação entre a quantidade de horas de capacitação técnica dos servidores e o número de não conformidades detectadas em auditorias internas. Após o cálculo do coeficiente de correlação amostral r = - 0,58, com 25 observações, decide-se testar a hipótese nula de que não há correlação linear entre as variáveis. Considerando o teste t para o coeficiente de correlação, pode-se AFIRMAR que:
Considerando a imagem, o coeficiente de variação dessas notas é de, aproximadamente: