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Ano: 2010Banca: FGVOrganização: BADESCDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição de Poisson | Distribuições de Probabilidade
O coeficiente de Poisson de um material, cuja razão entre os módulos de elasticidade longitudinal e transversal vale 2,6, é de:
Ano: 2011Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: AL-CEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição de Poisson | Distribuições de Probabilidade
Texto associado
Considerando o modelo de fila M/M/1, em que os usuários entram na fila conforme um processo de Poisson com taxa igual a 5 usuários por hora e o fato de que, nesse sistema de servidor único, a taxa de atendimento é de 6 usuários por hora, julgue o item.
Com o sistema em equilíbrio, o número esperado de usuários no sistema (em atendimento ou esperando na fila) é igual a 5; se a capacidade de atendimento elevar-se para 7 indivíduos por hora, o número médio de indivíduos no sistema será reduzido em 50%.
Ano: 2017Banca: FCCOrganização: TRT - 11ª Região (AM e RR)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição de Poisson | Distribuições de Probabilidade
Suponha que:
I. A variável X, que representa o número mensal de suicídios no país A, tem distribuição de Poisson com média mensal 2.
II. A variável Y, que representa o número mensal de suicídios no país B, tem distribuição de Poisson com média mensal 4.
III. As variáveis X e Y são independentes.
Nessas condições, a probabilidade de em determinado mês ocorrerem menos de 2 suicídios no país A e exatamente 2 no país B
é igual a
Dados:
e−1 = 0,37
e−2 = 0,135
e−4 = 0,018
Ano: 2022Banca: NC-UFPROrganização: UFPRDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Fundamentos de Estatística | Distribuição de Poisson | Distribuições de Probabilidade
Sobre a análise de dados de contagens, no contexto de modelos lineares generalizados, é correto afirmar:
Ano: 2016Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TCE-PADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição de Poisson | Distribuições de Probabilidade
O número de acidentes de trabalho em determinada obra pública no mês k segue uma distribuição de Poisson Wk com média igual a 1 acidente por mês. Considerando uma amostra aleatória simples W₁, W₂, ..., Wn, julgue o item a seguir, acerca da soma Sn = W₁ + W₂ + ...+,Wn.
O total de acidentes Sn segue distribuição de Poisson com
média igual a n.
Ano: 2019Banca: UFU-MGOrganização: UFU-MGDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição de Poisson | Distribuições de Probabilidade
O número de clientes que chegam por hora a um mercado segue distribuição Poisson com média igual a 2. Assim sendo, a probabilidade de chegar pelo menos 2 clientes em meia hora é de
Ano: 2015Banca: FCCOrganização: TRE-RRDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuições de Probabilidade | Distribuição de Poisson
Uma pessoa coloca um anúncio em um site de vendas com o objetivo de vender seu automóvel. Suponha que o número de consultas que essa pessoa recebe por semana (7 dias) como resposta ao anúncio seja uma variável aleatória com distribuição de Poisson com média igual a 3,5. Nessas condições, a probabilidade dessa pessoa receber, pelo menos, 2 consultas em um determinado dia é, em %, igual a
Dados:
e− 0,5 = 0,61;
e− 3,5 = 0,03
Ano: 2021Banca: CEPUERJOrganização: UERJDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição de Poisson | Distribuições de Probabilidade
O coeficiente de Poisson de um determinado material é definido pela razão entre:
Ano: 2023Banca: NUCEPEOrganização: UESPIDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição de Poisson | Distribuições de Probabilidade
Considere uma amostra x1 , …, xn da distribuição de Poisson com parâmetro λ. Considere uma
distribuição a Priori para λ uma distribuição Gama(2,2).
Se em uma amostra da distribuição de Poisson com tamanho n=10, o valor da média
amostral foi de 7, o estimador de Bayes com relação à perda quadrática (valor esperado da
distribuição a posteriori) é
Ano: 2024Banca: FGVOrganização: EPEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição de Poisson | Distribuição Binomial | Distribuições de Probabilidade
Associe os modelos de distribuição discreta de probabilidades às
suas características.
1. Distribuição de Bernoulli
2. Distribuição Binomial
3. Distribuição de Poisson
( ) A variável aleatória X é uma contagem do número de sucessos
em n tentativas. Repetições independentes de um ensaio, com
a mesma probabilidade de ocorrência de “sucesso”, dão
origem ao modelo.
( ) Experimento aleatório com espaço amostral infinito
enumerável. São exemplos: chamadas telefônicas por minuto;
mensagens que chegam a um servidor por segundo; acidentes
por dia.
( ) Uma variável assume apenas dois valores, 1 se ocorrer sucesso
(S) e 0 se ocorrer fracasso (F), com probabilidade de sucesso.
São exemplos: o resultado de um exame médico para detecção
de uma doença é positivo ou negativo; um entrevistado
concorda ou não com a afirmação feita; no lançamento de um
dado ocorre ou não face 6.
Assinale a opção que indica a associação correta, na ordem
apresentada.
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