Um fabricante garante que, no mínimo, 95% de seus produtos estão dentro das especificações. Na dúvida, um auditor testa 200 peças e detecta 17 defeituosas.
A 5% de significância, ele conclui que a alegação do fabricante é:
Obs: Por aproximação e simplificação rejeita-se a hipótese nula para estatísticas maiores que 2, em módulo.

Numa tentativa de melhorar o esquema de atendimento, um médico procurou estimar o tempo médio que gasta com cada paciente. Uma amostra de 30 pacientes acusou uma média de 40 minutos, com desvio padrão de 4 minutos.
Se, em vez da amostra de 30 pacientes, tivesse sido adotada uma amostra de 60 pacientes:

A medida utilizada para comparar a variabilidade de variáveis com diferentes desvios padrões e diferentes médias é:

Seja f(x) = k*x³ , 0 ≤ x ≤ 2, uma função densidade de probabilidade de variável aleatória contínua, onde f(x)=0 para x>2 ou x<0.
O valor de k deve ser igual a:

A função poder de um teste de hipóteses é uma medida importante para avaliar a capacidade de o teste detectar uma diferença ou efeito verdadeiro, caso ele exista.
A função poder é definida como a probabilidade de:

Em um período histórico, verificou-se que dos 10 mil processos semelhantes julgados por diversos julgadores, 8 mil tiveram a liminar concedida a favor.
Considerando a normalidade dentro de um intervalo de 3 desvios padrões, se um determinado julgador concedeu 780 liminares a favor entre os 900 processos julgados por ele, pode-se inferir, estatisticamente, que o julgador:

Suponha que um setor de criação de senhas pessoais para acesso a processos sigilosos tenha apenas um funcionário responsável para atendimento ao público. Sabe-se que nesse local chegam em média 12 pessoas para atendimento, por hora. Sabe-se também que o funcionário consegue atender em média 15 pessoas por hora, ou seja, um cidadão a cada 4 minutos.
O tempo médio de espera de um cidadão para ser atendido é de:

Quanto aos lançamentos de um dado de seis faces, não viciado, conclui-se que:

Joaquim jogou um dado de seis faces, não viciado, por duas vezes, uma após a outra. A probabilidade de o resultado do segundo lançamento ser maior que o do primeiro lançamento é de:

Suponha que uma pessoa está sendo julgada em 1ª instância sobre o cometimento de um crime. A probabilidade, a priori, de a pessoa ser condenada é de 20%. Para esses casos, há dois tipos de evidências (A e B). Se a pessoa é culpada, a evidência A aparece em 70% dos casos, e a evidência B, em 90% dos casos. Já se a pessoa é inocente, a evidência A aparece em 10% dos casos, e a evidência B, em 5% dos casos.
Considerando esses dados, indique aproximadamente a cada quantos julgamentos uma pessoa inocente será condenada, mesmo na ausência de qualquer uma das duas evidências: