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4059016 Ano: 2026
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TELEBRAS
Em estudo estatístico conduzido para apoiar decisões técnicas em telecomunicações, analisou-se o tempo (em minutos) até a ocorrência de uma falha em determinado equipamento de rede, tendo sido definidos os seguintes eventos aleatórios:
A = "o equipamento falha antes de 30 minutos".
B = "o equipamento falha antes de 60 minutos".
C = "o equipamento falha entre 30 e 60 minutos".
D = "o equipamento falha após 60 minutos".

Sabendo que, nessa situação hipotética, o tempo de falha segue uma variável aleatória contínua e que as probabilidades referentes a esses eventos são positivas, julgue o item seguinte.

P(A) < P(B).

 

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4059015 Ano: 2026
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TELEBRAS
Em estudo estatístico conduzido para apoiar decisões técnicas em telecomunicações, analisou-se o tempo (em minutos) até a ocorrência de uma falha em determinado equipamento de rede, tendo sido definidos os seguintes eventos aleatórios:
A = "o equipamento falha antes de 30 minutos".
B = "o equipamento falha antes de 60 minutos".
C = "o equipamento falha entre 30 e 60 minutos".
D = "o equipamento falha após 60 minutos".

Sabendo que, nessa situação hipotética, o tempo de falha segue uma variável aleatória contínua e que as probabilidades referentes a esses eventos são positivas, julgue o item seguinte.

O evento A é o complementar do evento C.

 

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4059014 Ano: 2026
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TELEBRAS
Em estudo estatístico conduzido para apoiar decisões técnicas em telecomunicações, analisou-se o tempo (em minutos) até a ocorrência de uma falha em determinado equipamento de rede, tendo sido definidos os seguintes eventos aleatórios:
A = "o equipamento falha antes de 30 minutos".
B = "o equipamento falha antes de 60 minutos".
C = "o equipamento falha entre 30 e 60 minutos".
D = "o equipamento falha após 60 minutos".

Sabendo que, nessa situação hipotética, o tempo de falha segue uma variável aleatória contínua e que as probabilidades referentes a esses eventos são positivas, julgue o item seguinte.

A e C são eventos independentes.

 

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4059013 Ano: 2026
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TELEBRAS

Com base no referencial teórico das medidas descritivas de curtose, julgue o item subsequente.

Curtose alta indica apenas um pico mais elevado, não estando relacionada às caudas.

 

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4059012 Ano: 2026
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TELEBRAS

Com base no referencial teórico das medidas descritivas de curtose, julgue o item subsequente.

Em distribuições leptocúrticas, os valores se concentram mais próximos da média.

 

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4059011 Ano: 2026
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TELEBRAS

Julgue o item seguinte, relacionado a medidas descritivas de assimetria.

Assimetria negativa indica que a distribuição possui maior concentração de valores à esquerda e uma cauda mais longa que se estende para a direita.

 

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4059010 Ano: 2026
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TELEBRAS

Julgue o item seguinte, relacionado a medidas descritivas de assimetria.

Distribuições com assimetria à esquerda geralmente apresentam média menor que a mediana.

 

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4059009 Ano: 2026
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TELEBRAS

Julgue o item seguinte, relacionado a medidas descritivas de assimetria.

Assimetria igual a zero não implica, necessariamente, uma distribuição totalmente simétrica.

 

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4059008 Ano: 2026
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TELEBRAS

Julgue o item seguinte, relacionado a medidas descritivas de assimetria.

Assimetria elevada frequentemente indica a presença de valores extremos, que impactam a forma da distribuição.

 

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4059007 Ano: 2026
Disciplina: Estatística
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TELEBRAS

Julgue o próximo item, relativo a medidas descritivas de dispersão.

A multiplicação de todos os valores de um conjunto de dados X por uma constante k ≠ 0 implica que a média e a variância também sejam multiplicadas por k, ou seja, E[kX] = kE[X] e Var[kX] = kVar[X]. 

 

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