Sejam X₁,X₂,...,X_n variáveis aleatórias independentes, todas com a mesma média μ e variâncias idênticas a σ² .

Então, de acordo com o TLC, é correto afirmar que a distribuição:

Suponha que a tramitação de um processo tem 16 etapas. Cada uma delas tem uma duração aleatória, com distribuição exponencial de parâmetro β = 2 semanas.

Logo, fazendo uso do Teorema do Limite Central e sendo Φ(1)≅ 0,75, Φ(1,2)≅ 0,90 , Φ(1,5)≅0,95 e Φ(2)≅ 0,975 , a probabilidade de um processo do referido tipo desviar da média por: 

Suponha que a quantidade pivotal para a construção de um intervalo de confiança do parâmetro θ é dada por tendo distribuição uniforme no intervalo (1,5).

Assim, um intervalo de confiança para um grau de confiança de 75% para uma estimativa amostral de  = 324 terá seus limites dados por:

Uma fonte oficial afirma que o valor do rendimento médio das pessoas que recorrem à defensoria pública é menor do que um salário mínimo, ou seja, R$ 954. Para uma amostra de 25 cidadãos que recorreram ao serviço, o rendimento médio apurado foi de R$ 943. Adicionalmente, em outros levantamentos, a variância dos rendimentos é conhecida, próxima de 1.600.

Sendo Φ(1,2)≅ 0,90 , Φ(1,5)≅ 0,95 e Φ(2)≅ 0,975, sobre o teste para obtenção de evidência quanto à veracidade da informação oficial, é correto afirmar que:

Para verificar se a proporção geral de recursos meramente protelatórios é muito elevada, elabora-se o seguinte teste de hipóteses: Ho: p ≤ 0,75 contra Ha: p >0,75.

Para sua realização, uma amostra de tamanho n = 5 é extraída, sendo o critério de rejeição de Ho estabelecido caso o número de recursos daquele tipo seja maior do que 4.

Se a verdadeira probabilidade é igual a 0,80, as probabilidades de ocorrência dos erros dos tipos I e II são, respectivamente:

Com o objetivo de construir um intervalo de confiança para a proporção de recursos não conhecidos por determinada corte, é extraída uma amostra de tamanho n = 625. Verifica-se que a proporção de recursos não conhecidos é igual a 6%.

Supondo Φ(1,5)≅ 0,95 e Φ(2)≅ 0,975 e usando a variância máxima para a proporção (p), o intervalo com grau de 95% é:

Para estimar a variância de determinada população, através de um intervalo, é extraída uma amostra de tamanho n = 20 e empregada a distribuição X²  . Por meio das observações amostrais tem-se  Sabe-se que

Logo, o intervalo para σ² , com 98% de confiança, é dado por:

Suponha que o estimador do parâmetro populacional θ tem distribuição normal com média θ e variância igual a 4. Uma amostra de tamanho n = 16 é extraída obtendo-se = 7.

Supondo Φ (1,5) ≅ 0,95 e Φ (2) ≅ 0,975, sendo Φ (z) a função distribuição acumulada da normal-padrão.

Então, o intervalo para θ, com 95% de confiança, será:

Sejam X e Y duas variáveis aleatórias com certa distribuição de probabilidade conjunta conhecida.

Então, sobre a esperança matemática ou a variância, é correto afirmar que:

Seja y variável aleatória contínua com distribuição uniforme no intervalo (2,5). Uma segunda variável (X) é obtida através de Y, por meio da função G(Y) = 2Y – 1.

Portanto, a função de densidade probabilidade de X é:

A Lei dos Grandes Números se apresenta em duas versões, uma versão forte e outra fraca.

Sobre essas duas versões, é correto afirmar que:

Suponha que determinada característica de uma população, representada pela variável X, tem função de densidade dada por: ƒ_x(x) = θ . x^θ-1 para 0 < θ < 1.

Então o estimador do parâmetro θ através do Método dos Momentos e usando a média populacional é igual a:

Seja X variável aleatória com função de probabilidade dada por P (X=k) = p^k(1 - p)^1-k para k = 0 e 1, onde X = 1 está associado a um sucesso e X = 0 a um fracasso. Suponha que uma AAS, X₁,X₂, ...,X_n é extraída para estimar p.

Se o método usado é de Máxima Verossimilhança, o estimador é:

O Método de Mínimos Quadrados (MQ), o Método dos Momentos (MM) e o de Máxima Verossimilhança (MV) estão entre os mais usados para estimação pontual de parâmetros.

Sobre esses, é correto afirmar que:

Para estimar um determinado parâmetro populacional, estão disponíveis os seguintes estimadores cujas estimativas serão obtidas através de uma AAS de tamanho n = 3.

Sobre as alternativas disponíveis, é correto afirmar que:

Sejam X₁, X₂ ..., X₅ variáveis aleatórias independentes, todas normalmente distribuídas com média zero e variância unitária.

Então, é correto afirmar que:

Suponha que o tempo de espera para a marcação de uma 1ª audiência nas varas de família de um tribunal seja uma variável aleatória que depende do número de novas ações, seguindo uma distribuição exponencial com média de 2,5 meses.

Então, trabalhando com e^-0,4 =2/3, a probabilidade de que uma 1ª audiência seja marcada para mais do que 2 meses depois é igual a aproximadamente:

Para avaliar a produtividade de um dado conjunto de varas da justiça, é extraída uma amostra do número de audiências efetivamente realizadas durante um determinado período.

Os dados foram tratados, obtendo-se as seguintes estatísticas:

Me (A) = 22, Q₁ =19 e Q₃ =27

Essas estatísticas representam os Quartis da distribuição.

Adotando a técnica de Box-Plot para fins da identificação de outliers, sobre os valores A₁ = 6, A₂ = 11 e A₃ = 40 tem-se que: