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Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: Polícia FederalDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Exponencial | Estatística Descritiva | Medidas de Dispersão | Medidas de Tendência Central | Distribuições de Probabilidade
Um estudo mostrou que a quantidade mensal Y
(em quilogramas) de drogas ilícitas apreendidas em certo local
segue uma distribuição exponencial e que a média da variável
aleatória Y é igual a 10 kg.
Considerando que F(y) = P(Y ≤ y) represente a função
de distribuição de Y, em que y é uma possível quantidade
de interesse (em kg), e que 0,37 seja valor aproximado de e-1
,
julgue o item subsecutivo.
O desvio padrão da variável aleatória Y é superior a 12 kg.
Ano: 2017Banca: FCCOrganização: TRT - 11ª Região (AM e RR)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuições de Probabilidade | Distribuição Exponencial
Uma indústria produz lâmpadas do tipo I e II. Considere as seguintes variáveis aleatórias: X = tempo de vida das lâmpadas do
tipo I em horas e Y = tempo de vida das lâmpadas do tipo II em horas. De um lote de 500 lâmpadas sendo 200 do tipo I e 300
do tipo II retira-se ao acaso uma lâmpada. Sabe-se que X tem distribuição exponencial com média de 5000 horas e que Y tem
distribuição exponencial com média de 8000 horas. Nessas condições, a probabilidade da lâmpada selecionada ter duração
entre 4000 e 6000 horas é
Dados:
e−0,5 = 0,61
e−0,75 = 0,47
e−0,8 = 0,45
e−1 = 0,37
e−1,2 = 0,30
Ano: 2016Banca: FCCOrganização: TRT - 20ª REGIÃO (SE)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Exponencial | Distribuições de Probabilidade
Suponha que a variável X, que representa o tempo de vida, em horas, do vírus da gripe em superfícies não porosas como metal,
plástico e madeira, tenha distribuição exponencial com média de 10 horas. Nessas condições, P(X < 8 horas) é igual a
Dados:
e-0,8 =0,45
e-0,4=0,67
e-1=0,37
Ano: 2023Banca: VUNESPOrganização: DPE-SPDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Exponencial | Distribuições de Probabilidade
Seja {1, 1, 2, 2, 4} uma amostra de uma população cuja
distribuição é exponencial com parâmetro β. Determine o
estimador de máxima verossimilhança para β e assinale
a alternativa correta.
Ano: 2010Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: Banco da AmazôniaDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Exponencial | Estatística Descritiva | Medidas de Dispersão | Distribuições de Probabilidade
Um banco deseja fazer um estudo sobre o tempo que as pessoas levam para pagar o limite utilizado no cheque especial. O estatístico responsável acredita que esse tempo pode ser modelado por uma distribuição exponencial. Entretanto, antes de prosseguir com o trabalho, ele decide fazer algumas simulações.
Considerando essa situação, julgue o item subsequente.
Uma forma de estimar a variância de um estimador é o método Jackknife. Dado o conjunto de dados A = {33, 14, 25, 40}, então todas as amostras Jackknife possíveis, com k=1, são as do conjunto J = {(14,25,40), (33,25,40), (33,14,40), (33,14,25)}.
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ANPDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Exponencial | Distribuições de Probabilidade
Acerca da previsão de séries temporais, julgue os seguintes itens.
No alisamento exponencial simples com constante de alisamento a =1, obtém-se uma série constante igual a X1
No alisamento exponencial simples com constante de alisamento a =1, obtém-se uma série constante igual a X1
Ano: 2011Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: AL-CEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Exponencial | Distribuições de Probabilidade
Texto associado
Com relação à estatística computacional, julgue o item.
Considere que X seja uma variável aleatória com distribuição exponencial com média igual a λ. Nessa situação, de acordo com o método da transformação inversa, uma realização x dessa distribuição exponencial pode ser gerada por x = (1/λ)ln(1 - u) em que u é uma realização da distribuição uniforme no intervalo [0, 1], e ln representa o logaritmo natural.
Ano: 2015Banca: FCCOrganização: TRE-RRDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Exponencial | Distribuições de Probabilidade
Em um determinado órgão público o tempo X, em horas, entre duas solicitações consecutivas, feitas pelo departamento de recursos humanos, pode ser considerado como tendo distribuição exponencial com média de 5 horas. Nessas condições, a probabilidade do tempo entre duas solicitações estar compreendido entre 2 horas e 6 horas é, em %, igual a
Dados:
e− 0,2 = 0,819;
e− 0,4 = 0,670;
e−1,2 = 0,301.
Ano: 2013Banca: FCCOrganização: TRT - 12ª Região (SC)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Exponencial | Distribuições de Probabilidade
X e Y são variáveis aleatórias independentes. X tem distribuição exponencial com média 1 e Y tem distribuição exponencial com
variância 1/16 . Nessas condições, o valor da probabilidade expressa por P(X < 1 e Y < 1/2 ) é igual a
Dados:
e−1 = 0,37 ; e−2 = 0,14 ; e−4 = 0,02
Ano: 2014Banca: FCCOrganização: TRT - 13ª Região (PB)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Exponencial | Distribuições de Probabilidade
Sejam X e Y duas variáveis aleatórias tais que:
I. X tem distribuição exponencial com variância igual a σ2.
II. Y tem distribuição uniforme contínua no intervalo [-k, 2k], onde k é um número real positivo.
III. P(Y > 2,2) = 0,3. IV. A variância de Y é igual à média de X.
Dados:
e-1 = 0,368
e-2 = 0,135
Nessas condições, P(X < 6) é igual a
I. X tem distribuição exponencial com variância igual a σ2.
II. Y tem distribuição uniforme contínua no intervalo [-k, 2k], onde k é um número real positivo.
III. P(Y > 2,2) = 0,3. IV. A variância de Y é igual à média de X.
Dados:
e-1 = 0,368
e-2 = 0,135
Nessas condições, P(X < 6) é igual a