A distribuição de probabilidades que possui dados necessariamente simétricos é:

Quanto aos casos gerais e particulares entre diferentes distribuições de probabilidade, é correto afirmar que:

Duas pessoas marcam um encontro entre 21h e 22h em um bar. Cada uma delas chega em instantes aleatórios distribuídos uniformemente e os tempos de chegada podem ser considerados independentes.

A probabilidade de que o tempo de espera seja de mais de meia hora é de:

Uma distribuição Binomial realiza 100 ensaios.

O valor máximo que a variância dessa variável pode assumir é:

Uma distribuição Binomial Negativa com 100 ensaios possui parâmetro p=0,50 de sucesso.

O valor da variância dessa variável aleatória é:

Uma distribuição de Poisson possui valor esperado igual a 1.

O valor da variância dessa variável aleatória é:

Uma distribuição Exponencial possui valor esperado igual a 0,5. O valor da esperança do quadrado dessa variável aleatória é:

Para testar a significância de um conjunto de parâmetros do modelo de regressão linear múltipla, deve-se utilizar o seguinte teste estatístico:

Para testar a significância de um determinado coeficiente do modelo de regressão linear múltipla, deve-se utilizar o seguinte teste estatístico:

Um estatístico está realizando um estudo para determinar a altura média dos pinheiros retirados para o Natal. Ele coletou dados de alturas de amostras aleatórias das árvores. Após uma análise inicial, ele concluiu que as alturas seguem uma distribuição de probabilidade com variância conhecida.

Considerando os conceitos do Teorema Central do Limite (TCL) e da Lei dos Grandes Números (LGN), é correto afirmar que: