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Considere X uma variável aleatória com média 10 e variância 4. Seja Y a sua transformada Y = 5X-100.
O valor da esperança E[Y2 ] é:
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Selecione a alternativa que apresenta uma transformação de
variáveis que NUNCA é válida:
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Os sólidos platônicos são poliedros com características
específicas que facilitam sua utilização como dados em jogos. No
lançamento simultâneo de um dado dodecaedro (12 faces) e
outro dado icosaedro (20 faces), ambos não viciados, a
probabilidade de a face do dado icosaedro ser maior que a face
do dado dodecaedro é:
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Um conceito apropriado de distribuição de probabilidade, por
meio da análise da relação entre as variáveis, é:
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A teoria das filas é um ramo que lida com o estudo estatístico de
sistemas de chegada, espera ou formação de filas. Ela é
amplamente aplicada em diversas áreas. A distribuição de
probabilidades do tempo decorrido entre duas chegadas
consecutivas pode ser modelada por uma Exponencial, ao passo
que a distribuição de probabilidades do número de chegadas por
unidade de tempo pode ser modelada por uma Poisson.
Se, em um estabelecimento comercial, as chegadas de clientes seguem um processo de Poisson com uma média de 10 clientes por hora, então os parâmetros das distribuições Exponencial (β) e Poisson (λ) são, respectivamente:
Se, em um estabelecimento comercial, as chegadas de clientes seguem um processo de Poisson com uma média de 10 clientes por hora, então os parâmetros das distribuições Exponencial (β) e Poisson (λ) são, respectivamente:
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O princípio de Pareto, ou regra 80/20, é uma tendência que prevê
que 80% dos efeitos surgem a partir de apenas 20% das causas.
Supondo esse princípio aplicado a dados com distribuição
normal, é correto afirmar que, para avaliar 80% do efeito, basta
inferir a causa a partir dos menores valores até os valores além
da média e equivalentes a, aproximadamente:
Obs. Considere que Fx é a função de distribuição acumulada da normal padrão e que, aproximadamente:
F0,00=0,50; F0,45=0,67;F0,85=0,80; F1,25=0,89; F1,65=0,95; F2,05=0,98.
Obs. Considere que Fx é a função de distribuição acumulada da normal padrão e que, aproximadamente:
F0,00=0,50; F0,45=0,67;F0,85=0,80; F1,25=0,89; F1,65=0,95; F2,05=0,98.
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Momentos representam medidas resumo de uma função de
densidade de probabilidade.
A afirmativa correta em relação à associação entre os momentos e as medidas de posição, dispersão, obliquidade e grau de achatamento da distribuição é:
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Um pesquisador está estudando a altura dos estudantes de uma
universidade. Ele coletou dados e deseja classificar essa variável
como discreta ou contínua.
A afirmação verdadeira em relação à natureza dessa variável é:
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Suponha que uma mulher fez um teste de gravidez e o resultado
foi positivo. A sensibilidade do teste, conforme divulgado na
embalagem do produto, é de 99%, o que representa a capacidade
de o teste detectar corretamente a gravidez em mulheres
realmente grávidas. Já a especificidade do teste é de 95%, o que
representa a probabilidade de um resultado negativo, dado que a
mulher realmente não está grávida. Sabe-se também que nessa
população a probabilidade, a priori, de uma mulher estar grávida,
antes de qualquer teste, depende da taxa de gravidez na
população, que é de 1%.
A probabilidade de a mulher estar grávida, dado que o teste de gravidez deu positivo, é:
A probabilidade de a mulher estar grávida, dado que o teste de gravidez deu positivo, é:
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Um pesquisador está estudando o comportamento de um
determinado fenômeno aleatório e deseja verificar se atende aos
axiomas da teoria da probabilidade. Após analisar os dados
coletados, ele conclui que a probabilidade de ocorrência de um
evento é sempre um número entre 0 e 1, inclusive. Além disso,
ele observa que a probabilidade de ocorrência de pelo menos um
evento no espaço amostral é igual a 1.
O axioma que ele ainda precisa verificar para confirmar que o fenômeno em estudo atende aos requisitos da teoria da probabilidade é:
O axioma que ele ainda precisa verificar para confirmar que o fenômeno em estudo atende aos requisitos da teoria da probabilidade é:
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