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Com a utilização do teste do qui-quadrado, deseja-se averiguar se a variância (σ2) de uma população normalmente distribuída e
de tamanho infinito é igual a 2. Uma amostra aleatória de tamanho 19 é extraída desta população obtendo-se uma variância
amostral igual a 2,25. Foram formuladas então as hipóteses H0: σ2 = 2 (hipótese nula) e H1: σ2 ≠ 2 (hipótese alternativa).
Admitindo-se um nível de significância α e efetuando-se o teste de significância bilateral, tem-se, com base nos dados da
amostra, que o valor da estatística x2calc (qui-quadrado calculado) utilizado para a conclusão do teste é igual a
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Uma amostra aleatória de tamanho 7 foi extraída, com reposição, de uma população e abaixo foram registrados os valores da
amostra (em ordem crescente). {6,25; 6,55; 6,90; 7,05; 7,10; 7,20; 7,25}
Sabendo-se que o intervalo [6,55; 7,20] constitui um intervalo de confiança da mediana da respectiva população, então o nível de confiança deste intervalo é igual a
Sabendo-se que o intervalo [6,55; 7,20] constitui um intervalo de confiança da mediana da respectiva população, então o nível de confiança deste intervalo é igual a
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Em determinada empresa existem 3 departamentos A, B e C com 10, 6 e 4 funcionários, respectivamente. Uma comissão de
3 funcionários será selecionada dentre todos os 20 funcionários com o objetivo de estabelecer regras de melhoria relativas a
acidentes de trabalho na empresa. Se a seleção for aleatória, a probabilidade da comissão ser constituída por dois funcionários
de A e um de C é igual a
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Suponha que a variável X, que representa o tempo de vida, em horas, do vírus da gripe em superfícies não porosas como metal,
plástico e madeira, tenha distribuição exponencial com média de 10 horas. Nessas condições, P(X < 8 horas) é igual a Dados:
e-0,8 =0,45
e-0,4=0,67
e-1=0,37
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Suponha que o número de acidentes de trabalho, por mês, em montadoras de veículos de certa região tem distribuição de
Poisson com média de λ acidentes por mês. Suponha que a probabilidade de ocorrerem 3 acidentes é o dobro da probabilidade
de ocorrerem 4 acidentes, no mesmo período. Nessas condições, a probabilidade de ocorrer mais de um acidente no período de
24 dias é igual a
Dados: e-1 =0,37 e-1,6=0,20 e-3=0,05
Dados: e-1 =0,37 e-1,6=0,20 e-3=0,05
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Sejam f(k) e h(k), k = 1,2,3,..., respectivamente, as funções de autocorrelação e autocorrelação parcial de um modelo
ARIMA(p,d,q). Considere as seguintes afirmações:
I. No modelo ARIMA(0,d,1), a região de admissibilidade do modelo é −1 < θ < 1, onde θ é o parâmetro de médias móveis do
modelo.
II. No modelo ARMA(0,d, 2), f(1) = f(2) e f(k) = 0 para k > 2
III. No modelo ARIMA(1,d,1) f(k) decai exponencialmente após k = 1 e h(k) é dominada por senoides amortecidas após k = 1.
IV. No modelo ARIMA(1,d, 0) , f(1) = φ, onde φ é o parâmetro autorregressivo do modelo.
Está correto o que se afirma APENAS em
Está correto o que se afirma APENAS em
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Considere as seguintes afirmações relativas à Análise Multivariada:
I. A análise de Correlação canônica é considerada uma técnica de interdependência, isto é, nessa análise as variáveis em questão não podem ser consideradas como dependentes ou independentes. II. O propósito básico da análise discriminante é estimar a relação entre uma variável dependente categórica com base em um conjunto de variáveis independentes métricas. III. A análise de agrupamentos é uma técnica analítica cujo objetivo é classificar uma amostra de entidades (indivíduos ou objetos) em um número menor de grupos mutuamente excludentes, com base nas similaridades entre as entidades. IV. A análise de correspondência usa o qui-quadrado para padronizar os valores de contingência e formar a base para a associação ou similaridade.
Está correto o que se afirma APENAS em
I. A análise de Correlação canônica é considerada uma técnica de interdependência, isto é, nessa análise as variáveis em questão não podem ser consideradas como dependentes ou independentes. II. O propósito básico da análise discriminante é estimar a relação entre uma variável dependente categórica com base em um conjunto de variáveis independentes métricas. III. A análise de agrupamentos é uma técnica analítica cujo objetivo é classificar uma amostra de entidades (indivíduos ou objetos) em um número menor de grupos mutuamente excludentes, com base nas similaridades entre as entidades. IV. A análise de correspondência usa o qui-quadrado para padronizar os valores de contingência e formar a base para a associação ou similaridade.
Está correto o que se afirma APENAS em
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Sabe-se que a variável aleatória X tem distribuição uniforme contínua no intervalo [0, θ], θ > 0 e que tem variância igual a 1/3.
Uma amostra aleatória com reposição, de tamanho 4, será tomada da distribuição de X. Seja X1, X2, X3, X4 essa amostra e seja
Y a variável aleatória que representa o menor dentre os valores dessa amostra. Nessas condições, a probabilidade denotada por
P(Y > 1) é igual a
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Considere as seguintes afirmações:
I. Se X uma variável aleatória com função geradora de momentos Mx, então a função geradora de momentos da variável aleatória Y = =2X + 3 é dada por My (t) = e2t Mx (3t). II. Sabe-se que X e Y são variáveis aleatórias independentes, com funções geradoras de momentos Mx e My, respectivamente. Nessas condições, a função geradora de momentos da variável aleatória U = X + Y é dada por MU (t) = Mx (t) My (t). III. Se a variável aleatória X tem função geradora de momentos Mx (t) = (0,2et + 0,8)5, então a variável aleatória Y = 4X+1 tem variância igual a 12,8. IV. Duas variáveis aleatórias que possuem a mesma função geradora de momentos, em todos os pontos onde estão definidas, não têm necessariamente a mesma distribuição de probabilidade.
Está correto o que se afirma APENAS em
I. Se X uma variável aleatória com função geradora de momentos Mx, então a função geradora de momentos da variável aleatória Y = =2X + 3 é dada por My (t) = e2t Mx (3t). II. Sabe-se que X e Y são variáveis aleatórias independentes, com funções geradoras de momentos Mx e My, respectivamente. Nessas condições, a função geradora de momentos da variável aleatória U = X + Y é dada por MU (t) = Mx (t) My (t). III. Se a variável aleatória X tem função geradora de momentos Mx (t) = (0,2et + 0,8)5, então a variável aleatória Y = 4X+1 tem variância igual a 12,8. IV. Duas variáveis aleatórias que possuem a mesma função geradora de momentos, em todos os pontos onde estão definidas, não têm necessariamente a mesma distribuição de probabilidade.
Está correto o que se afirma APENAS em
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Considere as seguintes afirmações relativas a modelos markovianos de filas:
I. No modelo M/M/1 com taxa de chegada de 1 cliente a cada 20 minutos e taxa de atendimento de 4 clientes a cada hora, o número médio de pacientes na fila é igual a 2,25. II. No modelo M/M/2 com fator de utilização igual a 40% e taxa de chegada de 2 clientes em 30 minutos, a taxa de atendimento é de 4,5 clientes por hora. III. No modelo M/M/1/K a taxa de chegada pode ser maior do que a taxa de atendimento. IV. No modelo M/M/1 o número médio de usuários na fila é igual ao valor do produto entre a taxa de chegada e tempo médio que cada usuário permanece na fila.
Está correto o que se afirma APENAS em
I. No modelo M/M/1 com taxa de chegada de 1 cliente a cada 20 minutos e taxa de atendimento de 4 clientes a cada hora, o número médio de pacientes na fila é igual a 2,25. II. No modelo M/M/2 com fator de utilização igual a 40% e taxa de chegada de 2 clientes em 30 minutos, a taxa de atendimento é de 4,5 clientes por hora. III. No modelo M/M/1/K a taxa de chegada pode ser maior do que a taxa de atendimento. IV. No modelo M/M/1 o número médio de usuários na fila é igual ao valor do produto entre a taxa de chegada e tempo médio que cada usuário permanece na fila.
Está correto o que se afirma APENAS em
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