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457941201924772
Ano: 2012Banca: CONSULPLANOrganização: TSEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição de Poisson | Distribuições de Probabilidade
Para n = 250 e q = 1,5%, sendo q a probabilidade de sucesso, a média da distribuição de Poisson (µ) é
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2

457941200553345
Ano: 2024Banca: FGVOrganização: Prefeitura de Vitória - ESDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Hipergeométrica | Distribuições de Probabilidade
Uma população é constituída por N indivíduos, dos quais K têm uma certa característica A. Se sortearmos ao acaso n elementos diferentes dessa população, então a variável X = número de elementos que têm a característica A na amostra tem distribuição de probabilidades 
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3

457941201889620
Ano: 2015Banca: UFESOrganização: UFESDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição de Poisson | Distribuições de Probabilidade
Para materiais isotrópicos, os módulos de cisalhamento e de elasticidade estão relacionados entre si e com o coeficiente de Poisson de acordo com a expressão:

E – é o módulo de elasticidade
G – é o módulo de cisalhamento
v – é o coeficiente de Poisson
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4

457941201192503
Ano: 2016Banca: CESGRANRIOOrganização: IBGEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Binomial | Distribuições de Probabilidade
Quando um pesquisador vai a campo e aborda pessoas na rua para serem entrevistadas, o número de pessoas que aceita responder à pesquisa segue uma distribuição binomial.
Se o valor esperado dessa distribuição é 8, e sua variância é 1,6, então a probabilidade de uma pessoa aceitar responder à pesquisa é de
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5

457941200987148
Ano: 2025Banca: FGVOrganização: TRT - 24ª REGIÃO (MS)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuições de Probabilidade | Inferência Estatística
Considere uma amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn, de tamanho n, e as seguintes afirmativas acerca da estimação por máxima verossimilhança.


I. Se a variável aleatória populacional tem distribuição Bernoulli parâmetro p, o estimador de máxima verossimilhança de p é a média amostral.

II. Se a variável aleatória populacional tem distribuição exponencial parâmetro λ, o estimador de máxima verossimilhança de λ é a média amostral.

III. Se a variável aleatória populacional tem distribuição Poissonparâmetro λ, o estimador de máxima verossimilhança de λ é a média amostral.


Está correto o que se afirma em
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6

457941201645602
Ano: 2018Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: Polícia FederalDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Função de Distribuição Acumulada | Distribuições de Probabilidade | Distribuição Normal | Medidas de Tendência Central | Medidas de Dispersão | Teoria das Probabilidades | Estatística Descritiva
De acordo com uma agência internacional de combate ao tráfico de drogas, o volume diário de cocaína líquida (X, em litros) apreendida por seus agentes segue uma distribuição normal com média igual a 50 L e desvio padrão igual a 10 L.

A partir dessas informações e considerando que Z representa uma distribuição normal padrão, em que P(Z ≤ -2) = 0,025, julgue os itens subsecutivos.

P(X > 70 litros) = 0,05.
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7

457941200028745
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: STFDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuições de Probabilidade | Distribuição Uniforme
Com referência à estatística computacional, julgue o  item  subsequente.

Se, em uma simulação de Monte Carlo, for gerado um par de valores ( X, Y ) de uma distribuição uniforme em [–1, 1], e, após m simulações, for calculada a proporção de pares tais que X2 + Y2 ≤1, então essa proporção tenderá a π , quando m →∞
                                                                                                                                                                 4
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8

457941201992031
Ano: 2010Banca: CESGRANRIOOrganização: IBGEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Normal | Distribuições de Probabilidade
Seja H a variável aleatória que representa as alturas dos cidadãos de certo país. Sabe-se que H tem distribuição normal com média 1,70 m e desvio padrão 0,04 m. A probabilidade de que um cidadão desse país tenha mais do que 1,75 m de altura é, aproximadamente,


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9

457941200431045
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: FUBDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Uniforme | Distribuições de Probabilidade
Considerando que, em um circuito elétrico, a corrente I siga uma distribuição uniforme no intervalo (0,1) e que a potência W desse circuito seja expressa por W = I 2, julgue os itens a seguir relativos às transformações de variáveis.

A função de distribuição acumulada de W é F(w) = P(W ≤ w) = w2 , em que 0 ≤ w ≤ 1
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10

457941201843182
Ano: 2022Banca: FCCOrganização: TRT - 23ª REGIÃO (MT)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estatística Descritiva | Medidas de Dispersão | Distribuições de Probabilidade
Dado que uma variável aleatória X é uniformemente distribuída no intervalo (a, b), com a < b, obteve-se que a média e a variância de X foram iguais a 2 e 4/3, respectivamente. Se Y1, Y2 são as estatísticas de ordem de uma amostra aleatória de tamanho 2 extraída, com reposição, da população correspondente de X, então P(Y2 > 3) é igual a
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