Para resolver à questão , use, dentre as informações abaixo, as que julgar apropriadas. Se Z tem distribuição normal padrão, então:

P(Z < 0,44) = 0,67; P(Z < 0,5) = 0,691; P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,5) = 0,933; P(Z < 2,05) = 0,98.

Uma máquina enche pacotes de um determinado cereal com um peso que pode ser considerado como uma variável aleatória X com média 250 g e desvio padrão de 12 g. Uma amostra aleatória, com reposição, de n pacotes é sorteada da produção da máquina. Seja Xa média amostral dessa amostra. O valor de n para que X não difira da sua média por mais do que 4,1 g, com probabilidade de 96%, é igual a

A função geratriz de momentos da variável aleatória X tem a forma: M(t) = (0,2 + 0,8e^t ) ¹⁰ .

Nessas condições, a média da variável aleatória Y = 0,5X + 2 é igual a

Um experimento será repetido até que um particular evento A ocorra pela segunda vez. Sabe-se que:

I. Todas as repetições do experimento são independentes.
II. A probabilidade de A ocorrer em cada repetição é igual a p.
III. A variável X que representa o número de repetições do experimento até que A ocorra pela segunda vez tem média 3.

Nessas condições, a probabilidade condicional denotada por P(X = 2|X = 3) é igual a

Suponha que a quantidade consumida (Y) de determinado produto por uma família depende do preço do produto (X₂) e da renda da família (X₃). Consultando, aleatoriamente, 10 famílias e considerando Y_i como sendo o número de unidades consumidas do produto pela família i (i = 1,2, 3, ... ,10), X₂ como sendo o preço unitário (em reais) pago pela família i e X_3i como sendo a renda anual (em 1.000 reais) da família i, adotou-se o seguinte modelo linear Y_i = β₁ + β₂X_2i + β₃X_3i + ε_i para prever Y, em que ε_i é o erro aleatório com as respectivas hipóteses do modelo de regressão linear múltipla. Utilizando o método dos mínimos quadrados, obteve-se as estimativas dos parâmetros desconhecidos β₁ , β₂ e β₃ , com base nas informações apresentadas pelas 10 famílias. Pelo quadro de análise de variância verifica-se que a variação residual corresponde a 17,5% da variação total. Então, o valor da estatística F (F calculado) utilizado para verificar a existência da regressão, a um determinado nível de significância, é igual a

Em um estudo é considerada a distribuição binomial P_m(x) = C_m^x p^x(1 − p)^m−x, em que x é o número de ocorrências de um acontecimento em m provas, sabendo-se que na i-ésima experiência de uma série de n, comportando m provas cada uma, o acontecimento ocorreu x_i vezes. Deseja-se encontrar, pelo método da máxima verossimilhança, a estimativa pontual do parâmetro p com a qual um acontecimento A ocorre em cada prova, sabendo-se que em 80 experiências de 5 provas cada uma forneceram a distribuição abaixo.
x_i 0 1 2 3 4 5 Total n_i 2 8 20 25 20 5 80
Observação: n_i é o número de experiências nas quais o acontecimento A ocorreu x_i vezes.


O valor da estimativa de p é então, em %, igual a

Seja X uma população { X₁, X₂, X₃, ... , X₁₀₀ } formada por 100 números estritamente positivos com um desvio padrão igual a 4 e com a soma dos quadrados de todos estes 100 números igual a 41.600. Seja Y uma outra população { Y₁, Y₂, Y₃, ... , Y₅₀ } formada por 50 números também estritamente positivos com uma média igual a da população anterior e com a soma dos quadrados de todos estes 50 números igual a 20.200. Os coeficientes de variação de X e de Y

As variáveis aleatórias X e Y representam a altura (em centímetros) dos habitantes de uma cidade e o peso (em quilos) dos habitantes de uma outra cidade, respectivamente. Considera-se que as correspondentes populações de X e Y são normalmente distribuídas e de tamanho infinito. Uma amostra aleatória de tamanho 100 da população de X forneceu um intervalo de confiança, ao nível de confiança de 88%, para a média (μX), em cm, igual a [156,1 ; 163,9], sabendo-se que a variância populacional de X é igual a 625 cm2. Uma amostra aleatória de tamanho 400 da população de Y forneceu um intervalo de confiança, ao nível de confiança de 88%, para a média (μY), em kg, igual a [68,83 ; 71,17]. A variância populacional de Y, em kg² , é igual a

Para resolver à questão , use, dentre as informações abaixo, as que julgar apropriadas. Se Z tem distribuição normal padrão, então:

P(Z < 0,44) = 0,67; P(Z < 0,5) = 0,691; P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,5) = 0,933; P(Z < 2,05) = 0,98.

A renda média de uma comunidade pode ser considerada como sendo uma variável aleatória com distribuição normal com média µ reais e desvio padrão de R$ 400,00. Se a porcentagem da população que tem renda superior a R$ 2.000,00 é de 67%, o valor de μ, em reais, é

Em uma determinada carreira profissional composta por 400 trabalhadores, verifica-se que a média aritmética das alturas de todos os trabalhadores é igual a 170 cm. Sabe-se que a média aritmética das alturas dos 250 trabalhadores do sexo masculino é igual à média aritmética das alturas dos 150 trabalhadores do sexo feminino. Os desvios padrões das alturas dos trabalhadores do sexo masculino e dos trabalhadores do sexo feminino são iguais a 12 cm e 20 cm, respectivamente. A variância (em cm²) das alturas de todos os trabalhadores desta carreira profissional é igual a

Para resolver à questão , use, dentre as informações abaixo, as que julgar apropriadas. Se Z tem distribuição normal padrão, então:

P(Z < 0,44) = 0,67; P(Z < 0,5) = 0,691; P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,5) = 0,933; P(Z < 2,05) = 0,98.



Nestas condições, a probabilidade expressa por P(5 < U < 11), sendo que U é a variável aleatória definida por U = aW com a = [1 , -2], é igual a