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Ano: 2024Banca: IV - UFGOrganização: TJ-ACDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Função de Distribuição Acumulada | Cálculo do Tamanho da Amostra | Teoria da Amostragem | Teoria das Probabilidades
Sejam X1, X2, ..., Xnuma amostra aleatória de tamanho n da função distribuição acumulada F(.) e X(n) = max(X1, X2, ..., Xn).A função distribuição acumulada de X(n) calculada em y é dada por
Ano: 2024Banca: FGVOrganização: TJ-SCDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Variável Aleatória Contínua | Teoria das Probabilidades | Função de Distribuição Acumulada
A conclusão de uma obra estava prevista para 150 unidades de
tempo (ut) com uma variância de 25 ut. A fim de aumentar a
garantia de que esse prazo será atendido, o engenheiro
responsável acelerou o andamento das atividades para que essa
garantia ficasse em pelo menos 84 %.
Sabendo-se que o fator de probabilidade Z da tabela de
distribuição Normal, referente à probabilidade de 84%, é igual à
unidade, o novo tempo estipulado pela empresa é:
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: Polícia FederalDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Teoria das Probabilidades | Distribuição Exponencial | Distribuições de Probabilidade | Função de Distribuição Acumulada
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.
P(Y ≥ 10 kg) > P(Y < 10 kg).
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: MCDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Teoria das Probabilidades | Função de Distribuição Acumulada
A função F(y) = e-y é a função de distribuição acumulada da variável aleatória Y.
Ano: 2014Banca: FGVOrganização: SEDUC-AMDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Teoria das Probabilidades | Função de Distribuição Acumulada
X e Y são variáveis aleatórias com função de densidade de probabilidade conjunta dada por:
O valor da constante k é
Ano: 2014Banca: FGVOrganização: SEDUC-AMDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estatística Descritiva | Teoria das Probabilidades | Função de Distribuição Acumulada | Medidas de Tendência Central
Uma variável aleatória contínua X tem função de distribuição acumulada dada por:
A mediana de X é igual a
Ano: 2022Banca: FCCOrganização: TRT - 17ª Região (ES)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Funções de Massa e Densidade de Probabilidade | Teoria das Probabilidades | Função de Distribuição Acumulada | Distribuição Normal | Distribuições de Probabilidade
Texto associado
Atenção: Para responder à questão, considere a tabela abaixo que fornece algumas probabilidades P(Z > z)
da curva normal padrão (Z).
z 0,67 0,95 1,00 1,28 1,48 1,64 2,00
P(Z > z) 0,25 0,17 0,16 0,10 0,07 0,05 0,02
Uma grande população normalmente distribuída com média μ e variância σ2 é formada pelos comprimentos de um determinado
tipo de cabo em centímetros (cm). A proporção de cabos com comprimento de no máximo 13,3 cm é igual a 75% e a proporção
de cabos com comprimento de, no mínimo, 10,10 cm é igual a 83%. Escolhendo aleatoriamente um cabo da população, a
probabilidade de a medida desse cabo apresentar um valor superior a um valor X, em centímetros, é igual a 5%. O valor de X é,
em cm, igual a
Ano: 2014Banca: FGVOrganização: SUSAMDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Variável Aleatória Contínua | Teoria das Probabilidades | Função de Distribuição Acumulada | Distribuição Normal | Distribuições de Probabilidade
O tempo esperado para a conclusão de um dado projeto é de 93 em unidades de tempo ‐ u.t. com uma variância de 9 u.t.. O fator de probabilidade Z da tabela de distribuição normal, a fim de que esse projeto seja concluído no tempo estabelecido com uma probabilidade de 84%, é igual a 1 (um).
O tempo estabelecido para a conclusão desse projeto, e, u.t., é
Ano: 2019Banca: UFACOrganização: UFACDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Teoria das Probabilidades | Função de Distribuição Acumulada
Considere que duas variáveis Yi e xi se relacionam de acordo com um modelo de regressão em que Yi é a variável resposta, xi a variável preditora. Uma hipótese razoável é que Yi= ƒ(α,β|xi) + ei em que ei são os erros supostamente normais, independentes, com média zero e variância constante, α e β são parâmetros populacionais fixos (constantes). Sabe-se que, dependendo da forma com que estes parâmetros populacionais aparecem no modelo através da função ƒ(α,β|xi), o modelo será classificado em linear ou não linear nos parâmetros. Abaixo assinale a única alternativa para qual a função ƒ(α,β|xi) indicaria um modelo de regressão que não é linear nos parâmetros.
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: BACENDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Variável Aleatória Discreta | Medidas de Tendência Central | Função de Distribuição Acumulada | Teoria das Probabilidades | Funções de Massa e Densidade de Probabilidade | Estatística Descritiva
X segue uma distribuição contínua, pois c é uma constante real positiva.