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Assinale corretamente a quarta parte da mediana do seguinte conjunto de dados.
(21; 13; 11; 58; 13; 18; 41; 18; 18; 35)
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( 18; 10; 11; 8; 9; 13; 13; 10; 12; 15; 15; 14; 14; 11; 14; 18)
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A avaliação da eficiência de duas equipes do Corpo de Bombeiros foi realizada com base em amostras aleatórias independentes dos registros do tempo de atendimento às ocorrências. A análise estatística dos dados foi feita com a aplicação do Teste “t” de Student na versão de Aspin-Welch, para testar a hipótese nula de que a média dos tempos era a mesma nas equipes, ou seja, \( H_0: \mu_1= \mu_2 \). Portanto, considerou-se variâncias diferentes nos dois grupos, tendo dados com distribuição normal de probabilidade. As estatísticas resultantes do procedimento aplicado estão no quadro a seguir:
| Equipe 1 |
Equipe 2 |
|
| Média amostral | \( \bar{X}_1 = 10 \) | \( \bar{X}_2 =12 \) |
| Desvio- padrão amostral | s1 = 0,55 | s2 = 0,40 |
| Tamanho da amostra | n1 = 20 | n2 = 30 |
Assim, é correto afirmar que a estatística t do teste aplicado resultou em
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A descrição da amostra aleatória dos registros dos tempos de atendimento, em minutos, às ocorrências por uma equipe de bombeiros da cidade C forneceu as seguintes estatísticas: Coeficiente de Variação CV = 27,0817%, Mediana Me = 5, Variância Amostral s2 = 2,3 e Erro Padrão da Média EP = 0,678233. Diante desses dados, é correto afirmar que
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Considere a variável aleatória X com distribuição de Poisson com Parâmetro \( \theta > 0 \). Então, é correto afirmar que a Função Distribuição (Acumulada) no ponto X = k e os parâmetros da variável aleatória X, E(X) e V(X) são, respectivamente:
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Uma equipe do Corpo de Bombeiros resolveu prever, em seu planejamento, o consumo de determinado suprimento (Y) para a sua atividade por meio de um ajuste de um modelo linear. O consumo Y é diretamente dependente de uma variável X. Para isso, a equipe tomou os registros da variável dependente Y (resposta) e da variável independente X e ajustou o modelo linear. Os resultados do ajuste estão nos quadros a seguir:
| Parâmetros | Estimativas | Erro Padrão | Estatística t |
| Constante (\( \beta_0 \) | 27,125 | 1.97927 | 0,0000 |
| Da Variável Independente ( \( \beta_1 \)) | 1,65972 | 0,101321 | 0,0000 |
Análise da Variância
| Fonte de Variação | Soma de Quadrados | G.L. | Quadrado Médio | Razão F | Valor-p |
| Modelo | 1586,69 | 1 | 1586,69 | 268,33 | 0,0000 |
| Residual | 47,3056 | 8 | 5.91319 | ||
| Total | 1634,0 | 9 |
Considerando as informações apresentadas, é correto afirmar que
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O número de chamadas telefônicas, X, que chegam à Central de Atendimento de uma equipe do Corpo de Bombeiros, em determinado período de tempo, solicitando auxílio segue a distribuição de Poisson com parâmetro \( \theta \) = 2. Então, é correto afirmar que a probabilidade de ocorrer pelo menos 2 chamadas no período, a média \( \mu \) e o desvio -padrão \( \sigma \) da variável aleatória X são, respectivamente:
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Considere os seguintes intervalos, respectivamente com probabilidades 0,95 e 0,90, para uma variável aleatória Z com distribuição de probabilidade normal com média nula e desvio padrão unitário \( N(0,1): P(−1,96 < 5 < 1,96)= 0,95 \) e \( P(−1,65 < Z < 1,65)= 0,90 \).
A partir dessas informações, julgue o item a seguir.
Considere os dados na tabela a seguir, relativos à distribuição de notas entre 0 e 10, obtidos de uma amostra aleatória de 256 estudantes que realizaram uma prova. Nesse caso, o intervalo de confiança, com 90% de confiança, para a percentagem de estudantes com nota superior ou igual a 6, tem tamanho inferior a 0,12.
|
intervalo das notas |
número de estudantes |
|
8 até 10 – [8, 10) |
26 |
|
6 até 8 – [6, 8) |
38 |
|
4 até 6 – [4, 6) |
64 |
|
2 até 4 – [2, 4) |
77 |
|
0 até 2 – [0, 2) |
51 |
|
total |
256 |
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Considere os seguintes intervalos, respectivamente com probabilidades 0,95 e 0,90, para uma variável aleatória Z com distribuição de probabilidade normal com média nula e desvio padrão unitário \( N(0,1): P(−1,96 < 5 < 1,96)= 0,95 \) e \( P(−1,65 < Z < 1,65)= 0,90 \).
A partir dessas informações, julgue o item a seguir.
Considere que, em uma cidade, a renda dos trabalhadores do setor turístico tem desvio padrão de 500 reais e, em uma amostra aleatória desses 100 trabalhadores, obteve-se uma renda média de 2.000 reais. Nesse caso, o intervalo de confiança, com 95% de confiança, para a renda média dos trabalhadores do setor turístico dessa cidade é [1.902, 2.098].
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