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Ano: 2023Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: MPE-RODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Uniforme | Distribuições de Probabilidade
Duas variáveis aleatórias X e Y são tais que P ( X = x |Y = y ) = yx ( 1 - y ) 1 -x , em que x ∈ = { 0, 1 } , com Y seguindo distribuição uniforme contínua no intervalo ( 0,1 ).
Nesse caso, conclui-se que X segue a distribuição
Ano: 2022Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TRT - 8ª Região (PA e AP)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição t de Student | Distribuições de Probabilidade
A distribuição t de Student com 1 grau de liberdade é equivalente
a uma distribuição
Ano: 2023Banca: CETAPOrganização: SANTA CASA-PADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Qui-Quadrado | Distribuições de Probabilidade
Em um estudo com homens com diagnóstico de câncer de pulmão, com idades entre 40 e 60 anos, foram observadas algumas variáveis. A tabela abaixo apresenta o resultado observado das variáveis Fumante e Atividade Física, extraída do SPSS. Faça o teste quiquadrado de independência e encontre o valor observado do teste.
Fumante ^ Atividade.Fisica Tabulação cruzada
Contagem
Atividade.Fisica | Total | |||
Moderado | Sedentário | |||
Fumante Total | Não Sim | 32 19 51 | 31 18 49 | 63 37 100 |
Ano: 2024Banca: FGVOrganização: EPEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Exponencial | Distribuições de Probabilidade
Seja X a variável aleatória que representa o número de ocorrências de um certo evento A em t unidades de tempo.
A distribuição de probabilidade de X segue a distribuição de Poisson, isto é, a probabilidade de {X = x} é dada por:
e −λt(λt) x/x!,
onde λ é a taxa de ocorrência por unidade de tempo.
Considerando o exposto, o valor esperado do tempo entre duas ocorrências consecutivas do evento A, é
Ano: 2010Banca: FCCOrganização: TRT - 9ª REGIÃO (PR)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Normal | Distribuições de Probabilidade
Sabe-se que as variáveis aleatórias X e Y são independentes e que ambas são normalmente distribuídas da seguinte forma: X: N(80,100) e Y: N(50, 96). Fazendo uso da informação que P(0 < Z < 1,48) = 0,43, onde Z é a normal padrão, o valor de K para que P ([X - Y]) >K) = 0,93 é
Ano: 2016Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TCE-PRDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição de Poisson | Distribuições de Probabilidade
Suponha que o número mensal X de pessoas que sofrem algum tipo
de acidente em um centro comercial siga uma distribuição de
Poisson. Considerando que P(X = 0) = 0,1 e ln10 = 2,3, assinale a
opção correta.
Ano: 2023Banca: FCCOrganização: TRT - 18ª Região (GO)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Teoria das Probabilidades | Distribuições de Probabilidade
Um aparelho funciona ininterruptamente e o número de falhas ocorridas diariamente tem uma distribuição de Poisson com média
de uma falha por dia. Em um determinado dia, verificou-se que o aparelho não apresentou falhas. A probabilidade de que nos
2 dias seguintes o aparelho apresente, no máximo, duas falhas é igual a
Ano: 2023Banca: QuadrixOrganização: IPREV-DFDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuições de Probabilidade | Distribuição de Poisson
Acerca da distribuição de Poisson, julgue o item.
A distribuição de Poisson é uma das distribuições
contínuas mais úteis.
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: STMDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Gamma | Distribuições de Probabilidade
Texto associado
Para um estudo sobre a gestão de riscos jurídicos em
determinado tribunal, um analista efetuará simulações de Monte
Carlo com base em realizações de variáveis aleatórias contínuas
Y (exponencial, com média m), U (uniforme no intervalo [0,1]) e
Q (qui-quadrado, com k graus de liberdade).
Considerando que Y, U e Q sejam mutuamente independentes, julgue o próximo item.
Realizações G de uma distribuição gama com média 2m podem
ser obtidas com base na transformação G = Y - m × ln(U).
Ano: 2017Banca: FEPESEOrganização: ABEPRODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Teoria das Filas | Distribuições de Probabilidade | Otimização Matemática | Distribuição de Poisson
A gerência de um terminal de serviços de remessa
está preocupada com o tempo que os caminhões permanecem ociosos, esperando para serem descarregados. O terminal opera com 5 zonas de descarga e cada
zona de descarga tem uma equipe de funcionários. Os
caminhões chegam a uma taxa de quatro por hora, de
acordo com a distribuição de Poisson. Em média, uma
equipe pode descarregar um veículo de carga em uma
hora, com tempos de serviço exponenciais.
Utilizando os conceitos de teoria de filas, estima-se
que o percentual de tempo em que o terminal de
cinco zonas de descarga está ocupado seja igual a:
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