Analise a tabela a seguir.
| \(x\) | 0,0 | 0,1 | 0,2 | 0,3 | 0,4 |
| \(P(v < x)\) | 0,5000 | 0,5398 | 0,5793 | 0,6179 | 0,6554 |
| \(x\) | 0,5 | 0,6 | 0,7 | 0,8 | 0,9 |
| \(P(v < x)\) | 0,6915 | 0,7257 | 0,7580 | 0,7881 | 0,8159 |
| \(x\) | 1,0 | 1,1 | 1,2 | 1,3 | 1,4 |
| \(P(v < x)\) | 0,8413 | 0,8643 | 0,8849 | 0,9032 | 0,9192 |
| \(x\) | 1,5 | 1,6 | 1,7 | 1,8 | 1,9 |
| \(P(v < x)\) | 0,9332 | 0,9452 | 0,9554 | 0,9641 | 0,9713 |
Seja v uma amostra de uma variável aleatória gaussiana de média 0 e variância 1. A tabela mostra a probabilidade de v ser menor que alguns valores x entre 0,0 e 1,9.
Uma segunda variável aleatória w também é uma distribuição gaussiana, porém de média 1 e variância 4.
A probabilidade da soma de 16 amostras independentes de w ser maior que 24 é
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