Questões Militares de Estatística - Probabilidade condicional, Teorema de Bayes e independência

Após uma pesquisa de satisfação realizada em uma cidade, obteve-se que 60% dos eleitores estão satisfeitos com o atual prefeito da cidade. Com base nesta informação, deseja-se fazer nova pesquisa para se estimar novamente a proporção de eleitores que estão satisfeitos com o prefeito, admitindo que a frequência relativa dos eleitores que estão satisfeitos com o prefeito seja normalmente distribuída.
Dado: Se Z tem distribuição normal padrão, então a probabilidade P(l Z l ≤ 2) = 95,4%.
O tamanho da amostra aleatória simples, com reposição, necessário para que se tenha um erro amostral de 2% com probabilidade de 95,4% deverá ser de

Considere uma amostra aleatória de tamanho 10 extraída, com reposição, de uma população normalmente distribuída. Se esta amostra apresentou uma variância igual a 55,77, tem-se que a amplitude do intervalo de confiança de 90%, considerando a distribuição de qui-quadrado por tratar-se de uma amostra pequena, para a variância da população é igual a:
Dados: Quantis da distribuição de qui-quadrado (χ² ) tal que a probabilidade

Uma variável aleatória X apresenta uma população normalmente distribuída e variância desconhecida. Deseja- -se testar se a média µ dessa população difere de 20, a um nível de significância α, utilizando a distribuição t de Student. Para isto, extraiu-se uma amostra aleatória, com reposição, da população de tamanho 16, obtendo-se uma média amostral igual a 19,1 e variância 2,25.
Dados: Quantis da distribuição t de Student (t_α) tal que a probabilidade P(t > t_α) = α, com n graus de liberdade.
n 14 15 16 17 t _0,025 2,14 2,13 2,12 2,11
t _0,005 2,98 2,95 2,92 2,90
Considerando as hipóteses H₀ : µ = 20 (hipótese nula) e H₁ : µ ≠ 20 (hipótese alternativa), a conclusão é que H0

Em um teste de hipótese estatístico envolvendo a análise de um parâmetro de uma população, considerando as hipóteses nula (H₀) e a alternativa (H₁), o nível de significância do teste corresponde à probabilidade

Sabe-se que, em um posto de trabalho localizado em uma determinada cidade, o número de atendimentos diários prestados aos seus habitantes com relação a determinado assunto tem distribuição de Poisson com uma taxa média de λ atendimentos por dia. Sabe-se que, em um dia, a probabilidade de ocorrerem 3 atendimentos é igual a probabilidade de ocorrerem 4 atendimentos. A probabilidade de que, na metade de 1 dia, ocorram mais que 2 atendimentos é dada por