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, em que xi, com i = 1, 2, 3,...,64, são os valores observados da amostra. Considerando a utilização de um teste de hipótese baseado na distribuição normal para testar H0 : μ = 25 versus H1 : μ ˂ 25, qual o valor da estatística de teste?

Para verificar se os dados de uma amostra são gerados a partir dessa distribuição, foi conduzido um teste qui-quadrado de aderência. Considere que as suposições para a realização desse teste estão satisfeitas. Dessa forma, a estatística de teste, sob a hipótese nula, possui uma distribuição qui-quadrado com quantos graus de liberdade?

De acordo com o gráfico boxplot, analise as afirmativas a seguir.
I. Se um emissor de laser dessa amostra for escolhido aleatoriamente, a probabilidade de que ele tenha um tempo de falha maior que 6 mil horas é 0,25.
II. A média do tempo de falha dos emissores de laser dessa amostra é 3 mil horas.
III. A distância interquartílica observada no gráfico é 3 mil horas.
Está correto o que se afirma apenas em

De acordo com as informações fornecidas pela tabela, a estimativa não viesada para σ é dada por:
tem distribuição normal multivariada com vetor de médias dado por
e
matriz de covariâncias dada por
Considerando que Φ (z) = P (Z ≤ z) , onde Z ~ N (0,1), a probabilidade da precipitação total dessas três cidades estar entre 24 mm e 33 mm no mês de julho é:

Deseja-se obter uma amostra aleatória estratificada de tamanho n = 15 dessa população. De acordo com o critério de alocação ótima de Neyman, qual o tamanho da amostra do estrato Y?

A sobredispersão, isto é, a variância maior que a média, é uma característica de dados de contagem que não se adequam bem à distribuição de Poisson.
Suponha que os números de gols marcados por um jogador de futebol em dez temporadas tenham sido:
3, 2, 8, 3, 12, 11, 17, 11, 15, 14.
A variância desse conjunto de dados é 19,34.
Sobre a razão R entre a variância observada e a variância esperada sob o modelo Poisson, é correto afirmar que:
Os gastos com combustível de uma empresa têm distribuição normal com média m e variância v. A gerente da empresa quer instituir um procedimento para detectar consumo muito acima ou abaixo do esperado.
Para isso, precisa construir uma regra para detectar outliers.
Isso é comumente feito estabelecendo limites L = Q1 – 1,5 * IQR e U = Q3 + 1,5 * IQR, onde Q1 e Q3 são o primeiro e terceiro quartis, respectivamente, e IQR = Q3 – Q1 é o intervalo interquartil. Valores fora do intervalo (L, U) são considerados outliers.
Sabendo-se que, para a normal padrão, o quantil 25% é, aproximadamente, – 0,67, podem ser considerados outliers:
A variável aleatória X tem distribuição normal com média 2 e variância 1. Considere a transformação Y = 2*(X – 2).
É correto afirmar que, aproximadamente:
O número de blocos de concreto vendidos por hora em uma loja de materiais de construção segue uma distribuição Poisson com taxa v > 0.
Supondo que as vendas a cada hora são independentes, a probabilidade de não observarmos nenhuma venda em cinco horas é:
A seguinte amostra de acidentes de trânsito em um mês foi observada:
9, 15, 15, 11, 13, 16, 15, 13, 16, 18, 9.
Nesse caso, é correto afirmar, a respeito das principais medidas de tendência central desse conjunto, que:
Suponha que observamos a seguinte amostra de quantidade de anos de estudo de adultos:
7, 13, 9, 10, 6, 4, 13, 9, 10, 9.
A diferença entre a média e a moda dessa amostra é: