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Tabela 1A4
A tabela a seguir apresenta informações cadastrais de dez contratos de empréstimos selecionados por um auditor para sua análise acerca da atuação de certa entidade financeira.
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contratante |
empréstimo (valor em R$) |
número de |
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Bruno Pereira Dantas |
30.000 | 24 |
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Viviane Alves Feitosa |
15.000 | 12 |
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Helena Rodrigues dos Santos |
40.000 | 36 |
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Pedro Augusto Gomes |
45.000 | 48 |
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Sebastião Pereira Gomes |
9.000 | 18 |
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Carine Sousa e Silva |
28.000 | 36 |
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Augusto Alves dos Santos |
26.000 | 24 |
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Carla Batista Rodriguez |
51.000 | 60 |
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Maria Helena Gomes dos Santos |
18.000 | 18 |
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Pedro Gomes Pereira |
48.000 | 24 |
Na tabela 1A4, a mediana da variável número de prestações é igual a
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Seja x uma amostra de uma variável aleatória gaussiana de média 0 e variância 1. A tabela abaixo mostra a probabilidade de x ser menor que alguns valores V entre 0,0 e 2,1.

Se somarmos 9 amostras independentes da mesma variável aleatória de x, o valor mais próximo da probabilidade dessa soma ser maior que 1,8, entre as opções apresentadas a seguir, é:
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Um biólogo observou o crescimento de um determinado inseto e o registrou na seguinte tabela:
| T | 0 | 0,8 | 1,4 | 1,8 | 2 |
| S | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
Sabendo que, na tabela, o tamanho T do inseto (em centímetros) está em função do tempo S (em semanas), o crescimento médio semanal desse inseto nessas quatro semanas registradas foi de:
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Em certo campeonato de basquete, um dos times fez a seguinte campanha:

A média aritmética de pontos por partida da equipe foi de:
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Considerando que o funcionário tem 1 hora de almoço por dia não registrada no ponto, exceto aos sábados, pode-se dizer que o referido trabalhador contabilizou, na semana apresentada, quantas horas extras?
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Considere duas variáveis aleatórias X e Y tais que E[ X ] = 5, Var[ X ] = 4, E[ Y ] = 4, Var[ Y ] = 9 e E [ XY ] = 18.
O coeficiente de correlação entre X e Y é, então, igual a
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Suponha que uma amostra aleatória simples \( X_1 \), \( X_2 \), ..., \( X_n \), de tamanho n, será observada para se estimar a média \( μ \) de uma variável populacional suposta normalmente distribuída com média \( μ \) e variância \( σ^2 \).
O pesquisador cogita usar a média amostral \( \bar{X} \) como estimador de \( μ \) Avalie se, nessas condições, as seguintes afirmativas acerca das propriedades de \( \bar{X} \) estão corretas:
I. \( \bar{X} \) é estimador não tendencioso de variância uniformemente mínima de \( μ \)
II. \( \bar{X} \) é estimador de máxima verossimilhança de \( μ \)
III. \( \bar{X} \) é uma estatística suficiente.
Está correto o que se afirma em
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Suponha que uma amostra aleatória simples \( X_1 \), \( X_2 \), ..., \( X_{25} \) de tamanho 25 seja observada para se testar H0: \( μ \) \( \le \) \( μ_0 \) versus H1: \( μ \) > \( μ_0 \) de uma variável populacional suposta normalmente distribuída com média \( μ \) e variância \( σ^2 \). Faça \( \bar{X} \) = \( \textstyle \sum_{i=1}^{25}\,X_i \)/25 e \( S^2\,= \) \( \textstyle \sum_{i=1}^{25} \)(\( X_i \)−\( \bar{X} \) )2/24.
Nesse caso, a estatística \( T \) de teste usual, que tem distribuição t-Student com 24 graus de liberdade sob \( μ \) = \( μ_0 \), é dada por
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