Considere as seguintes distribuições:

I. Normal (\( \mu \) , \( \sigma \)²).

II. Binomial (\( n \), \( p \)).

III. Poisson (\( \lambda \)).

IV. Uniforme (0, \( \theta \)).

Pertencem à família de distribuições exponenciais:

Seja o conjunto de dados \( X \) = {9, 2, 4, 2}. Logo, dada a função definida por , é CORRETO afirmar que o valor de \( A \) que minimiza a soma dos elementos de \( X \) é:

Uma pesquisa foi realizada com um grupo de 100 alunos de um dos cursos de Ciências Exatas de uma faculdade, discriminando-os com relação às políticas afirmativas (cotistas e não-cotistas) e com relação ao gênero (masculino e feminino). O quadro a seguir apresenta alguns dos resultados com relação a essas variáveis:

Sorteando aleatoriamente uma pessoa do grupo, a probabilidade de essa pessoa ser cotista, ou do sexo feminino, é igual a:

Duas bolas vão ser retiradas de uma urna, sem reposição. A urna contém quatro bolas brancas e seis vermelhas. A probabilidade de que ambas sejam da mesma cor é igual a:

Num experimento de dose-resposta, um pesquisador aplica uma dose de veneno numa amostra composta de dez indivíduos. Se a letalidade do veneno é de 80%, pode-se dizer que a probabilidade de morrerem exatamente seis indivíduos nessa amostra é igual a:

Sejam \( X \)₁ , \( X \)₂ e \( X \)₃ variáveis aleatórias independentes, com distribuição Poisson de parâmetros 3, 4 e 5, respectivamente. Nesse caso, a variável \( Y \) = \( X \)₁ + \( X \)₂ +\( X \)₃ tem distribuição de Poisson com parâmetro igual a:

Considere a situação na qual há dez pessoas reunidas numa sala, sendo seis homens e quatro mulheres. Se quatro pessoas diferentes forem sorteadas para compor um grupo de trabalho, a probabilidade de que duas sejam homens e duas sejam mulheres é igual a:

Sobre a análise discriminante, é CORRETO afirmar que:

A aplicação apropriada da Análise de Variância depende do cumprimento de um conjunto de pressupostos. Os pressupostos relativos à exigência de que os erros tenham mesma variância e que sejam não correlacionados são, respectivamente,

No tocante à correlação linear simples, sabe-se que o coeficiente de correlação linear (\( r \)) é uma medida do grau de associação entre duas variáveis como, por exemplo, \( X \)₁ e \( X \)₂ . Por sua interpretação, constata-se que: