Considere os 10 valores listados a seguir:

19; 20; 20; 21; 21; 24; 25; 31; 34; 35

Podemos afirmar corretamente que

No pior caso, o número de acessos numa busca binária num array ordenado, com N chaves distintas, é da ordem de:

Se X tem distribuição normal com média !$ \mu !$ e variância !$ \sigma^2 !$, então a seguinte variável tem distribuição normal padrão:

A seguinte amostra de idades foi observada: 30, 24, 26, 25, 24, 28, 26, 29, 30.

A mediana dessas idades é igual a:

Numa escola, 90% dos alunos não têm problema oftalmológico algum. Se cinco alunos dessa escola forem sorteados, com reposição, a probabilidade de que no máximo um tenha algum problema de visão é aproximadamente igual a:

Uma variável aleatória discreta X tem função de probabilidade dada por

A média de X é igual a:

Num estudo acerca da independência entre duas variáveis nominais, uma tabela de contingência será observada. A variável X será dividida em quatro categorias, e a variável Y, em seis.

Sob a hipótese nula de que as variáveis são independentes, a estatística de teste qui-quadrado usual terá número de graus de liberdade igual a:

Considere um modelo de regressão múltipla usual Y = Xb + e, baseado em n observações y, b é um vetor de k parâmetros, e é um vetor de k componentes aleatórios e X é uma matriz de observações de dimensões n por (k + 1).

Se XT denota a transposta de X, então o estimador de mínimos quadrados de b é igual a:

Se X é uma variável aleatória com média 10 e desvio padrão 4, e se Y = 30 – 2X, então a média e o desvio padrão de Y valem, respectivamente:

Suponha que se pretende estimar a média !$ \mu !$ de uma variável aleatória contínua com variância conhecida igual a 400. O tamanho da amostra para que possamos garantir, usando o teorema central do limite, que o valor da média amostral não diferirá do valor de !$ \mu !$ por mais de 1 unidade, com 95% de probabilidade, é no mínimo igual a:

Observação: se Z tem distribuição normal padrão, então P[ Z < 1,96 ] = 0,975