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Considere que Y seja uma variável aleatória geométrica que representa o número de erros cometidos por um atendente no preenchimento de formulários e que a função de probabilidade de Y seja definida por P(Y = k) = 0,9 × (0,1)k , em que k = 0, 1, 2, ... A partir dessas informações, julgue o item que se segue.
A distribuição Y é amodal.
Considere que Y seja uma variável aleatória geométrica que representa o número de erros cometidos por um atendente no preenchimento de formulários e que a função de probabilidade de Y seja definida por P(Y = k) = 0,9 × (0,1)k , em que k = 0, 1, 2, ... A partir dessas informações, julgue o item que se segue.
A mediana da variável Y é igual a zero.
P(Y ≥ 2) = 0,01.
Considere que Y seja uma variável aleatória geométrica que representa o número de erros cometidos por um atendente no preenchimento de formulários e que a função de probabilidade de Y seja definida por P(Y = k) = 0,9 × (0,1)k , em que k = 0, 1, 2, ... A partir dessas informações, julgue o item que se segue.
O desvio padrão da variável Y é inferior a 1.
Considere que Y seja uma variável aleatória geométrica que representa o número de erros cometidos por um atendente no preenchimento de formulários e que a função de probabilidade de Y seja definida por P(Y = k) = 0,9 × (0,1)k , em que k = 0, 1, 2, ... A partir dessas informações, julgue o item que se segue.
A média de Y é inferior a 1.
A variável Y segue uma distribuição com assimetria negativa.
A tabela precedente apresenta a distribuição de frequências relativas da variável X, que representa o número diário de denúncias registradas na ouvidoria de determinada instituição pública. A partir das informações dessa tabela, julgue o item seguinte.
A mediana do número diário de denúncias registradas é igual
a 2.
A tabela precedente apresenta a distribuição de frequências relativas da variável X, que representa o número diário de denúncias registradas na ouvidoria de determinada instituição pública. A partir das informações dessa tabela, julgue o item seguinte.
A distribuição da variável X é simétrica em torno da média.
A tabela precedente apresenta a distribuição de frequências relativas da variável X, que representa o número diário de denúncias registradas na ouvidoria de determinada instituição pública. A partir das informações dessa tabela, julgue o item seguinte.
A variância de X é inferior a 2,5.
A tabela precedente apresenta a distribuição de frequências relativas da variável X, que representa o número diário de denúncias registradas na ouvidoria de determinada instituição pública. A partir das informações dessa tabela, julgue o item seguinte.
A moda da variável X é igual a 2.
A tabela precedente apresenta a distribuição de frequências relativas da variável X, que representa o número diário de denúncias registradas na ouvidoria de determinada instituição pública. A partir das informações dessa tabela, julgue o item seguinte.
A variável X é do tipo qualitativo nominal.
A tabela precedente apresenta a distribuição de frequências relativas da variável X, que representa o número diário de denúncias registradas na ouvidoria de determinada instituição pública. A partir das informações dessa tabela, julgue o item seguinte.
A amplitude total da amostra é igual ou superior a 5.
As observações repetidas de demanda para um serviço ou produto em sua ordem de ocorrência formam um padrão conhecido como “Séries Temporais”. Considerando-se que há cinco padrões básicos na maioria das séries temporais de demanda, analise as afirmações a seguir sobre esses padrões:
I. Padrão horizontal: apresenta flutuação de dados em torno de uma média constante.
II. Padrão tendencial: apresenta sempre uma redução sistemática na média das séries ao longo do tempo.
III. Padrão sazonal: um padrão de aumentos ou de reduções na demanda que pode ser repetido, dependendo da hora, do dia, da semana, do mês ou do ano.
IV. Padrão cíclico: os aumentos ou reduções graduais mais previsíveis na demanda por períodos mais curtos de tempo (semanas ou meses).
V. Padrão aleatório: variação imprevisível da demanda.
Assinale a alternativa que apresenta os elementos
com as respectivas definições INCORRETAS:
I. No modelo M/M/1 com taxa de chegada de 1 cliente a cada 20 minutos e taxa de atendimento de 4 clientes a cada hora, o número médio de pacientes na fila é igual a 2,25. II. No modelo M/M/2 com fator de utilização igual a 40% e taxa de chegada de 2 clientes em 30 minutos, a taxa de atendimento é de 4,5 clientes por hora. III. No modelo M/M/1/K a taxa de chegada pode ser maior do que a taxa de atendimento. IV. No modelo M/M/1 o número médio de usuários na fila é igual ao valor do produto entre a taxa de chegada e tempo médio que cada usuário permanece na fila.
Está correto o que se afirma APENAS em
Considere as variáveis aleatórias X e Y que representam, respectivamente, a proporção do tempo gasto com atendimento ao público pelos funcionários de A e B. Suponha que a função densidade de probabilidade conjunta da variável bidimensional (X,Y) seja dada por:
, onde K é uma constante de modo a tornar essa função uma função densidade de
probabilidade.
Nessas condições, a média da proporção do tempo de atendimento ao público dos funcionários do departamento B e a função densidade condicional de X dado que y = 1/3 (0 < x < 1) são dados, respectivamente, por
I. Se X uma variável aleatória com função geradora de momentos Mx, então a função geradora de momentos da variável aleatória Y = =2X + 3 é dada por My (t) = e2t Mx (3t). II. Sabe-se que X e Y são variáveis aleatórias independentes, com funções geradoras de momentos Mx e My, respectivamente. Nessas condições, a função geradora de momentos da variável aleatória U = X + Y é dada por MU (t) = Mx (t) My (t). III. Se a variável aleatória X tem função geradora de momentos Mx (t) = (0,2et + 0,8)5, então a variável aleatória Y = 4X+1 tem variância igual a 12,8. IV. Duas variáveis aleatórias que possuem a mesma função geradora de momentos, em todos os pontos onde estão definidas, não têm necessariamente a mesma distribuição de probabilidade.
Está correto o que se afirma APENAS em
Sendo Mo(X) a moda de X, e Md(X) a mediana de X, o valor da expressão dada pela soma de probabilidades denotada por [P(0,5 < X < Mo(X) + P(X < Md(X)] é igual a
uma variável aleatória normal bivariada com vetor de médias 
e matriz de covariâncias
I. o teorema: “Se X for uma variável aleatória contínua com função de distribuição acumulada F, então a variável aleatória U = F(x) tem distribuição uniforme contínua no intervalo [0,1].” II. os números aleatórios u1 = 0,155, u2 = 0,885, gerados de uma distribuição uniforme contínua no intervalo [0,1].
O valor simulado de uma distribuição qui–quadrado com 2 graus de liberdade gerado a partir de u1 e u2 é igual a
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