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457941201331052
Ano: 2021Banca: Fundação CETAPOrganização: SEPLAD-PADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Funções de Massa e Densidade de Probabilidade | Teoria das Probabilidades

Seja X uniformemente distribuída no intervalo [0,1] e Y=X². A função densidade e a esperança de Y são dadas, respectivamente, por:

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2

457941200418430
Ano: 2021Banca: CONTEMAXOrganização: Prefeitura de Vista Serrana - PBDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Funções de Massa e Densidade de Probabilidade | Teoria das Probabilidades
O consumo de água (m3) de uma fábrica, de janeiro a junho de 2020, foi estimado pela função c(t) = t4 - 11t3 + 41t2 - 61t + 40, (0 ≤ t ≤ 6), em que t é medido em meses e c(t) é o consumo atual. Qual a taxa média de consumo de água no período em questão?
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3

457941200574722
Ano: 2010Banca: CESGRANRIOOrganização: IBGEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Funções de Massa e Densidade de Probabilidade | Teoria das Probabilidades
Considere uma variável aleatória X com função de distribuição dada por

F(X)= 0, X<0
       = 1 -e- 2x, X≥ 0.
A função de densidade que representa esta variável é
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4

457941200037608
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: FUBDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Teoria das Probabilidades | Funções de Massa e Densidade 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 distribuição da potência possui função de densidade na forma f (w) = 3w2 , em que 0 ≤ w ≤ 1.
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5

457941201616755
Ano: 2014Banca: ESAFOrganização: MTurDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Funções de Massa e Densidade de Probabilidade | Teoria das Probabilidades
A variável aleatória X é uma variável aleatória de? nida pela função densidade dada por:

f(x) = 0 para x < 0
f(x) = p para 0 = x < 1
f(x) = p (2 - x) para 1 = x < 2
f(x) = 0 para x = 2

Desse modo, o valor da constante p é igual a:
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6

457941200577499
Ano: 2014Banca: CESGRANRIOOrganização: IBGEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Funções de Massa e Densidade de Probabilidade | Teoria das Probabilidades

Observe as afirmações a seguir relativas a histograma e a gráfico de ramo e folha.

I - Histogramas serão mais úteis do que gráfico de ramo e folha para mostrar quaisquer observações que estejam bem afastadas da maioria dos dados, se os gráficos forem construídos com um número suficiente de intervalos de classe.

II - Se um gráfico de ramo e folha ou um histograma utilizar uma escala muito expandida, apresentará o comportamento de um gráfi co de pontos, em vez de mostrar as densidades relativas dos dados.

III - Na construção de um modelo estatístico para o processo que descreve os dados, o histograma pode sugerir uma função matemática cuja curva se ajusta bem ao histograma.

Está correto APENAS o que se afirma em

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7

457941201883691
Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: STFDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Funções de Massa e Densidade de Probabilidade | Teoria das Probabilidades
Considerando a função de densidade conjunta na forma f(x, y) = c, em que 0 < x < y < 1 e c > 0 é uma constante de normalização, julgue o  seguinte  item.


As variáveis aleatórias X e Y são independentes. 
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8

457941201127384
Ano: 2024Banca: FGVOrganização: TJ-RRDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Funções de Massa e Densidade de Probabilidade | Teoria das Probabilidades

Se X é uma variável aleatória com função de densidade de probabilidade dada por


• f(x) = λe -λx, x ≥ 0, λ > 0

• f(x) = 0, nos demais casos


então a função geradora de momentos de X é dada por

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9

457941200679292
Ano: 2022Banca: FCCOrganização: TRT - 17ª Região (ES)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Teoria das Probabilidades | Distribuições de Probabilidade | Distribuição Normal | Função de Distribuição Acumulada | Funções de Massa e Densidade 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
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457941200213053
Ano: 2018Banca: FCCOrganização: TRT - 2ª REGIÃO (SP)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Funções de Massa e Densidade de Probabilidade | Teoria das Probabilidades
Em virtude de não se conhecer a função de densidade de uma variável aleatória X, com média 22, obteve-se um intervalo de confiança (20, 24), sabendo-se que existe a probabilidade mínima de 84% de X pertencer a este intervalo conforme o Teorema de Tchebichev. Considerando este mesmo teorema, obtém-se que a probabilidade de X não pertencer ao intervalo (22 − K, 22 + K) é no máximo 6,25%. A amplitude deste último intervalo é de
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