Geralmente, no universo de uma informação coletada por amostra, a distribuição ajusta-se à lei normal da probabilidade e apresenta a forma da curva de Gauss.
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20 questões de provas reais da Cebraspe sobre Probabilidade, com gabarito. Responda antes de abrir o gabarito.
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Geralmente, no universo de uma informação coletada por amostra, a distribuição ajusta-se à lei normal da probabilidade e apresenta a forma da curva de Gauss.
Se P ( X = 0) representa a probabilidade de esse atendente não receber emails indesejados em determinado dia, estima-se que tal probabilidade seja nula.
As variáveis aleatórias X e Y representam as quantidades de notificações diárias de incidentes de segurança em duas redes de computadores. A função de distribuição da variável Y é expressa por p ( y ) = P ( Y = y ) = 0,5 y + 1 , para y 0 {0, 1, 2, þ }; a distribuição condicional de X dado Y é p( x * y ) = P( X = x * Y = y ) = [1 ! p ( y )] × p ( y ) x , para x 0 {0, 1, 2, þ }. Com referência a essas variáveis, julgue os próximos itens.
Se T = X + Y representa o total diário de notificações de incidentes de segurança registrado nas referidas redes de computadores, então Var( T ) $ Var( X ) + Var( Y ).
A quantidade diária de veículos que passam por determinado local é uma variável aleatória discreta W que se distribui como , em que k 0 {0, 1, 2, þ } e 0 < θ < 1. Uma amostra aleatória simples W 1 , W 2, þ , W n foi retirada da população W com o propósito de serem feitas inferências sobre o parâmetro θ, a média populacional μ = E [ W ] e a variância populacional σ 2 = Var[ W ]. A partir dessas informações, julgue os seguintes itens, considerando .
A soma possui função de distribuição de probabilidade expressa por , em que s 0 {0, 1, 2, þ } e 0 < θ < 1.
A quantidade diária de veículos que passam por determinado local é uma variável aleatória discreta W que se distribui como , em que k 0 {0, 1, 2, þ } e 0 < θ < 1. Uma amostra aleatória simples W 1 , W 2, þ , W n foi retirada da população W com o propósito de serem feitas inferências sobre o parâmetro θ, a média populacional μ = E [ W ] e a variância populacional σ 2 = Var[ W ]. A partir dessas informações, julgue os seguintes itens, considerando .
A variável aleatória possui média zero e variância unitária.
Para o desenvolvimento de um sistema eletrônico, um analista efetuará simulações de Monte Carlo com base em realizações das variáveis aleatórias independentes U e V , ambas uniformes no intervalo (0, 1). A respeito dessa situação hipotética, julgue os itens subsequentes.
A transformação , em que n > 0, permite gerar realizações de uma distribuição t de Student com n graus de liberdade.
Para o desenvolvimento de um sistema eletrônico, um analista efetuará simulações de Monte Carlo com base em realizações das variáveis aleatórias independentes U e V , ambas uniformes no intervalo (0, 1). A respeito dessa situação hipotética, julgue os itens subsequentes.
A s t r a n s f o r m a ç õ e s e produzem realizações em que há dependência entre X e Y .
Para o desenvolvimento de um sistema eletrônico, um analista efetuará simulações de Monte Carlo com base em realizações das variáveis aleatórias independentes U e V , ambas uniformes no intervalo (0, 1). A respeito dessa situação hipotética, julgue os itens subsequentes.
Realizações de uma distribuição qui-quadrado com dois graus de liberdade podem ser obtidas mediante a transformação ! 2ln U .
Julgue os itens que se seguem, relativos a análise multivariada.
Se X e Y forem variáveis independentes e tiverem distribuição normal com médias μ X e μ Y , respectivamente, e variâncias e , respectivamente, então a soma X + Y terá média μ X + μ Y e variância + .
A tabela abaixo mostra dados de sobrevivência (em dias) de uma coorte de animais acometidos por uma doença aguda. Na primeira coluna, t corresponde aos dias, sendo t = 0 o dia em que a contagem começou a ser feita; v t , na segunda coluna, é a quantidade de animais vivos no início do dia t; d t , na terceira coluna, indica quantos animais morreram no decorrer do dia t. t | v_t | d_t --|-----|---- 0 | 10.000 | 500 1 | 9.500 | 700 2 | 8.800 | 800 3 | 8.000 | 800 4 | 7.200 | 1.080 5 | 6.120 | 720 6 | 5.400 | 1.350 7 | 4.050 | 1.350 8 | 2.700 | 1.200 9 | 1.500 | 1.500
Se um animal que estivesse vivo no início do dia t = 4 fosse escolhido ao acaso, a probabilidade de ele ter chegado vivo no dia t = 7 seria superior a 60%.
A tabela abaixo mostra dados de sobrevivência (em dias) de uma coorte de animais acometidos por uma doença aguda. Na primeira coluna, t corresponde aos dias, sendo t = 0 o dia em que a contagem começou a ser feita; v t , na segunda coluna, é a quantidade de animais vivos no início do dia t; d t , na terceira coluna, indica quantos animais morreram no decorrer do dia t. t | v_t | d_t --|-----|---- 0 | 10.000 | 500 1 | 9.500 | 700 2 | 8.800 | 800 3 | 8.000 | 800 4 | 7.200 | 1.080 5 | 6.120 | 720 6 | 5.400 | 1.350 7 | 4.050 | 1.350 8 | 2.700 | 1.200 9 | 1.500 | 1.500
Se um animal que estivesse vivo no início do dia t = 3 fosse escolhido ao acaso, a probabilidade de ele ter morrido até o dia t = 6 seria superior a 50%.
A tabela abaixo mostra dados de sobrevivência (em dias) de uma coorte de animais acometidos por uma doença aguda. Na primeira coluna, t corresponde aos dias, sendo t = 0 o dia em que a contagem começou a ser feita; v t , na segunda coluna, é a quantidade de animais vivos no início do dia t; d t , na terceira coluna, indica quantos animais morreram no decorrer do dia t. t | v_t | d_t --|-----|---- 0 | 10.000 | 500 1 | 9.500 | 700 2 | 8.800 | 800 3 | 8.000 | 800 4 | 7.200 | 1.080 5 | 6.120 | 720 6 | 5.400 | 1.350 7 | 4.050 | 1.350 8 | 2.700 | 1.200 9 | 1.500 | 1.500
Se um animal que estivesse vivo no início do dia t = 4 fosse escolhido ao acaso, a probabilidade de ele morrer nesse dia seria igual a 15%.
Ao investigar as relações entre indivíduos suspeitos de prática de delitos, 10 deles foram separados em um conjunto S. Um oficial técnico de inteligência definiu os seguintes conjuntos: R = {( x , y ) * x , y 0 S e x praticou delito em mútuo acordo com y } e, para cada i com 1 # i # 9, T i = { x 0 S * x praticou delito em mútuo acordo com exatamente i suspeitos de S} e T 0 = { x 0 S * x não praticou delito ou praticou delito sozinho}. A partir dessa situação hipotética, julgue os próximos itens.
Para cada i com 0 # i # 9, é correto afirmar que T i é não vazio.
As variáveis aleatórias X e Y representam as quantidades de notificações diárias de incidentes de segurança em duas redes de computadores. A função de distribuição da variável Y é expressa por p ( y ) = P ( Y = y ) = 0,5 y + 1 , para y 0 {0, 1, 2, þ }; a distribuição condicional de X dado Y é p( x * y ) = P( X = x * Y = y ) = [1 ! p ( y )] × p ( y ) x , para x 0 {0, 1, 2, þ }. Com referência a essas variáveis, julgue os próximos itens.
Para todo q 0 {0, 1, 2, þ }, tem-se P ( Y > q ) = P ( Y = q ).
As variáveis aleatórias X e Y representam as quantidades de notificações diárias de incidentes de segurança em duas redes de computadores. A função de distribuição da variável Y é expressa por p ( y ) = P ( Y = y ) = 0,5 y + 1 , para y 0 {0, 1, 2, þ }; a distribuição condicional de X dado Y é p( x * y ) = P( X = x * Y = y ) = [1 ! p ( y )] × p ( y ) x , para x 0 {0, 1, 2, þ }. Com referência a essas variáveis, julgue os próximos itens.
O valor da esperança condicional E ( X * Y = y ) cresce à medida que y aumenta.
Considerando uma distribuição condicional expressa na forma de função de densidade de probabilidade f(x|y) = y e^(-yx), em que e denota a constante de Euler, e x e y, valores reais positivos que representam, respectivamente, os pontos de suporte das variáveis aleatórias contínuas X e Y, julgue os itens a seguir.
As variáveis aleatórias X e Y são independentes.
Julgue os itens a seguir, considerando o par de variáveis aleatórias contínuas (X, Y), cuja função de densidade conjunta é dada por f(x, y) = k(x^2 + xy + y^2), em que k é uma constante positiva, 0 < x < 1 e 0 < y < 1, e x e y representam, respectivamente, os suportes de X e Y.
A função de densidade de probabilidade de X, para 0 < x < 1, é f(x) = k(x^2 + x/2 + 1/3).
Considere as seguintes informações. I Se o candidato estuda com afinco e não cola na prova, ele tem 80% de chance de ser aprovado. II Se o candidato não estuda com afinco e não cola na prova, sua chance de ser aprovado é de 5%. III Se o candidato não estuda com afinco, mas cola na prova e não é pego, ele tem 95% de chance de ser aprovado. IV Se o candidato for pego colando, ele é reprovado. V Se o candidato cola na prova, a chance de ele ser pego é de 90%. VI Se o candidato estuda com afinco, ele não cola na prova. VII 20% dos candidatos estudam com afinco. VIII 10% dos candidatos colam na prova.
Sabendo que um candidato foi aprovado, a probabilidade de ser um que não estuda com afinco e não cola na prova é superior a 17,5%.
Considere as seguintes informações. I Se o candidato estuda com afinco e não cola na prova, ele tem 80% de chance de ser aprovado. II Se o candidato não estuda com afinco e não cola na prova, sua chance de ser aprovado é de 5%. III Se o candidato não estuda com afinco, mas cola na prova e não é pego, ele tem 95% de chance de ser aprovado. IV Se o candidato for pego colando, ele é reprovado. V Se o candidato cola na prova, a chance de ele ser pego é de 90%. VI Se o candidato estuda com afinco, ele não cola na prova. VII 20% dos candidatos estudam com afinco. VIII 10% dos candidatos colam na prova.
O conjunto dos candidatos que estudam com afinco e colam na prova corresponde a um evento impossível no espaço de probabilidades dos candidatos que estudam com afinco.
Considere as seguintes informações. I Se o candidato estuda com afinco e não cola na prova, ele tem 80% de chance de ser aprovado. II Se o candidato não estuda com afinco e não cola na prova, sua chance de ser aprovado é de 5%. III Se o candidato não estuda com afinco, mas cola na prova e não é pego, ele tem 95% de chance de ser aprovado. IV Se o candidato for pego colando, ele é reprovado. V Se o candidato cola na prova, a chance de ele ser pego é de 90%. VI Se o candidato estuda com afinco, ele não cola na prova. VII 20% dos candidatos estudam com afinco. VIII 10% dos candidatos colam na prova.
Ao escolher um candidato ao acaso, a probabilidade de ele não ter estudado com afinco, ter colado e ter sido pego é de 10%.
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