Uma variável aleatória X tem a seguinte função de densidade:

Deseja-se obter, utilizando o método da máxima verossimilhança, a estimativa do parâmetro K, sabendo-se que da população correspondente de X foi extraída uma amostra aleatória, com reposição de 4 observações independentes, ou seja: (0,50; 0,70; 0,80; 0,72).
Obs.: Se ln(a) é o logaritmo neperiano de a então: ln(0,50) = −0,69, ln(0,70) = −0,36, ln(0,80) = −0,22 e ln(0,72) = −0,33.
A estimativa encontrada para K, com base na amostra, foi de

Uma variável aleatória X tem distribuição normal, variância desconhecida e com uma população de tamanho infinito. Deseja-se construir um intervalo de confiança de 95% para a média μ da população com base em uma amostra aleatória de tamanho 9 extraída dessa população e considerando a distribuição t de Student. Nessa amostra, observou-se que a média apresentou um valor igual a 5 e a soma dos quadrados dos 9 elementos da amostra foi igual a 243.
Dados: Valores críticos (t_α) da distribuição de Student com n graus de liberdade, tal que a probabilidade P(t > t_α) = α.


O intervalo de confiança encontrado foi igual a

Sejam X e Y variáveis aleatórias independentes, cada uma com distribuição exponencial de parâmetro λ. A probabilidade de X ≥ 2Y é:

Os estimadores independentes e não viesados E₁, E₂ e E₃ são utilizados para a média μ de uma população normalmente distribuída e desvio padrão igual a 0,5. Tem-se que E₁ = mX₁ + nX₂ − 2pX₃, E₂ = mX₁ + 2nX₂ − 4pX₃ e E₃ = 2mX₁ + nX₂ − 3pX₃ sendo (X₁, X₂, X₃) uma amostra aleatória simples com reposição da população e m, n e p parâmetros reais tal que n=2m=2p. Entre esses 3 estimadores, o mais eficiente apresenta uma variância igual a

A tabela de índices abaixo foi montada considerando o preço de custo unitário médio anual de determinado equipamento, em reais, em um período de 10 anos (entre 2008 e 2017). Foram considerados como índices os preços relativos, em porcentagens, adotando o preço de custo unitário médio anual do equipamento em 2010 como básico.


Se o preço de custo unitário médio deste equipamento, em 2014, era de R$ 25,30, então o acréscimo desse preço de 2008 para 2017 foi, em R$, de

Uma cidade sede do interior possui três varas trabalhistas. A 1^a Vara comporta 50% das ações trabalhistas, a 2^a Vara comporta 30% e a 3^a Vara as 20% restantes. As porcentagens de ações trabalhistas oriundas da atividade agropecuária são 3%, 4% e 5% para a 1^a , 2^a e 3^a Varas, respectivamente. Escolhe-se uma ação trabalhista aleatoriamente e constata-se ser originária da atividade agropecuária. A probabilidade dessa ação ser da 1^a Vara trabalhista é, aproximadamente:

Analisando uma curva de frequência de uma distribuição estatística, observa-se que ela:
I. é unimodal. II. apresenta a moda menor que a mediana e a mediana menor que a média. III. possui os dados da distribuição fortemente concentrados em torno da moda.
Então, essa distribuição

Pode-se demonstrar que se X for uma variável aleatória contínua com função densidade de probabilidade f(x) e função de densidade acumulada F(x), então a variável aleatória U = F(x) tem distribuição uniforme no intervalo [0,1]. Considere uma variável aleatória Y com uma distribuição exponencial com média 0,5.
Foram simulados três valores de uma distribuição uniforme com o seguinte resultado: u₁ = 0,66; u₂ = 0,42; u₃ = 0,18.
Dado que In(0,34) = −1,79; In(0,58) = −0,545; In(0,82) = −0,2 e utilizando as informações disponíveis, é possível gerar três valores da variável aleatória Y. A soma aproximada desses três valores gerados é

O dendrograma é um recurso gráfico utilizado na análise multivariada. Esse recurso é frequentemente utilizado na Análise

Uma turma julgadora da segunda instância tem 400 processos para serem julgados agravos ou embargos, sendo que 140 são processos iniciados na 1^a Vara do tribunal, 200 são processos iniciados na 2^a Vara para julgamento de agravo e 30 são processos iniciados na 1^a Vara para julgamento de embargos.
Ao selecionar aleatoriamente um processo, e sabendo-se que foi iniciado na 1^a Vara, a probabilidade do processo se referir a um julgamento de agravo é