Em um determinado município, 70% da população é favorável a um certo projeto. Se uma amostra aleatória de cinco pessoas dessa população for selecionada, então a probabilidade de exatamente três pessoas serem favoráveis ao projeto é igual a

Na tabela a seguir, estão listados os possíveis retornos de um projeto de investimentos e as respectivas probabilidades de ocorrências desses retornos:

O retorno médio esperado do Projeto A é igual a

Considere que, num determinado setor da ANAC, três pessoas, A, B e C, são responsáveis diariamente pelos relatórios das atividades desenvolvidas. Dos últimos 200 relatórios, A foi o responsável por 50, B foi responsável por 70 e C foi responsável por 80. Em 6% das vezes, o relatório de A apresenta algum tipo de erro, de B em 10% das vezes e de C em 5% das vezes. Seleciona-se ao acaso um relatório desses 200 e verifica-se que apresenta algum tipo de erro, então a probabilidade de ter sido elaborado por B é igual a

Os valores a seguir representam uma amostra

3 3 1 5 4 6 2 4 8

Então, a variância dessa amostra é igual a

Os valores a seguir representam a quantidade de aviões que decolaram por hora durante as 10 primeiras horas de certo dia.

33 34 27 30 28 26 34 23 14 31

Logo, levando em consideração somente essas 10 horas, pode-se afirmar corretamente que

Dado que o volume de refrigerante num copo enchido por uma máquina post-mix, varia uniformemente entre 270 ml e 300 ml, qual é o volume médio esperado num copo qualquer e a probabilidade de se obter um copo com menos de 290 ml, respectivamente?

A probabilidade de ter saído a bola grená na primeira extração, sabendo-se que saiu bola verde na segunda extração é de:

Em uma Análise de Agupamento de cinco itens {a, b, c, d, e}, tem-se em uma fase do agrupamento a matriz de distâncias D = (d_ij) = correspondente aos três grupos já formados (a, c, e), (b) e (d) nesta sequência de ordem. Então, finalizando o agrupamento pelo Método Hierárquico com Ligação Simples (vizinho mais próximo), obtém-se os dois últimos grupos, que são

Seja a matriz de covariâncias ∑ de ordem 3x3 associada ao vetor aleatório X’ = [X₁ X₂ X₃], sendo que essa matriz tem 3 pares de autovalor-autovetor (λ₁, e₁), (λ₂, e₂), (λ₃, e₃). Os autovalores e autovetores são:

λ₁ = 6,0 e e₁' = [-0,385 0,925 0]

λ₂ = 2,0 e e₂' = [0 0 1]

λ₃ = 1,0 e e₃' = [0,925 0,385 0]

Então, é possível afirmar que

Suponha que um estatístico necessita tomar uma amostra aleatória de uma população finita com tamanho N de modo a poder estimar um parâmetro θ com precisão d e com confiança de (1 - α) Seja z o escore normal padronizado correspondente ao nível de confiança, ou seja, a área até 1 - α/2 e admitindo por trabalhos anteriores que o desvio padrão populacional é conhecido e igual a σ, o tamanho da amostra é

Seja a amostra aleatória de tamanho n, [x₁, x₂, x₃, ... , x_n ], tomada de uma distribuição de Poisson com parâmetro θ, na busca do Estimador de Verossimilhança desse parâmetro θ, o logaritmo da Função de Verossimilhança é

O erro médio quadrático é uma medida do desempenho de um estimador de um parâmetro θ ou de uma função desse parâmetro, q(θ). A definição do erro médio quadrático é R(θ ,T) = E[T(x) - q(θ)]² , onde T(x) é o estimador de q(θ). Então, é possível afirmar que

Suponha que você quer comparar o consumo de combustível de carros americanos (1), coreanos (2) e japoneses (3) e obteve os resultados de um delineamento com modelo Y_ij = μ + α_i + ε_ij , onde i = 1, 2, 3 e j = 1, 2, ..., n com os parâmetros: μ média geral, α_i  i = 1, 2, 3 efeito do nível i do fator (origem do carro) e ε_ij o erro aleatório da observação do consumo do carro j no nível i. Então, para testar a hipótese nula  H₀ : μ₁ = μ₂ = μ₃ (na média, os carros de origem diferentes são iguais no consumo), a técnica estatística adequada e as condições necessárias à sua aplicação são

Considere o processo autorregressivo de 1ª Ordem, ou seja, AR(1) modelado por Z_t = ∅₁Z_t-1 + a_t onde Z_t é a observação temporal no instante t, ∅₁ é um parâmetro e a_t é o ruído branco em correspondência. Então, a sua função de autocorrelação FAC e a sua função de autocorrelação parcial FACP são, respectivamente:

Seja o processo estocástico Z_t – 0,5Z_t-1 = a_t -0,5Z_t-2 , em que Z_t é a observação temporal e a_t é o ruído branco, é possível afirmar que

Suponha que uma chapa de alumínio é projetada para ser fabricada dentro dos limites de tolerância (especificações) LSE = a e LIE = b. Duas empresas, A e B, produzem a chapa em questão. Uma amostra aleatória com tamanho n_A = 5 do processo produtivo de A é composta por {2,4mm, 2,5mm, 2,6mm, 2,53 mm, 2,47mm} e uma a.a. com tamanho n_B = 4 do processo produtivo de B é formada por {2,5mm, 2,20mm, 2,30mm, 2,6mm}. Com base nessas amostras, estimou-se a capacidade potencial (C_p) do fabricante A e a do fabricante B. Assim, é possível afirmar que

A Saúde Pública afirma que as doenças infectocontagiosas devem ser cuidadosamente controladas ao longo do tempo, porque são muito suscetíveis a apresentar modificações. Em cada um dos últimos 13 períodos monitorados, foram relacionados aleatoriamente 100.000 indivíduos, registrando-se o número dos que morreram em consequência de infecções nas vias respiratórias.

25 24 22 25 27 30 31 30 33 32 33 32 31

Uma vez que se tem um Processo de Poisson, resolveu-se construir uma Carta de Controle a três erros padrões para acompanhamento com base nesses dados. Assim, essa carta tem

Os dados a seguir correspondem às cargas axiais de ruptura (na unidade adequada) a que foram submetidas embalagens de alumínio de m = 3 amostras de tamanho n = 4 observações.

270 273 271 275 274 268 278 268 272 270 269 272

Sabendo-se que o desvio padrão amostral é s = 2,99495, uma Carta de Controle a três erros padrões construída com esses dados é composta por

Seja o modelo de regressão linear , em que Y é o vetor de respostas com dimensão n, é o vetor de parâmetros de dimensão p e é o vetor de erros, em relação a X, assinale a alternativa correta.

Seja o conjunto de pares de valores (X, Y), que corresponde às alturas (m) e ao peso (kg) de 5 pessoas adultas do sexo masculino,

o coeficiente de correlação de Pearson estimado para variáveis X e Y é