Considerando uma variável aleatória X, uniformemente distribuída no
intervalo [0, 12], julgue os itens a seguir.
Y = eX segue uma distribuição exponencial.
Sabendo que o número de veículos que chegam, a cada minuto, a
determinado local de uma avenida segue um processo de Poisson
homogêneo, julgue os itens a seguir.
O intervalo de tempo entre um veículo e o veículo consecutivo segue uma distribuição exponencial.
As ocorrências diárias de situações de emergência em uma instalação industrial são aleatórias e usualmente consideradas independentes umas das outras. Dessa forma, o modelo mais adequado para a simulação dos instantes de ocorrências é a Distribuição de Poisson e, consequentemente, os intervalos entre as ocorrências obedecem à Distribuição Exponencial. Na prática, observa-se que o tempo dedicado por um engenheiro à solução de cada emergência é bem modelado também pela Distribuição Exponencial. Esses são alguns dos motivos para que, em simulação desses processos de atendimento, o tempo (T) entre ocorrências e o tempo (T) de tratamento das mesmas sejam modelados por Distribuições Exponenciais que, entre outros aspectos, têm a propriedade denominada “ausência de memória” que (para quaisquer t > 0 e a > 0) é traduzida por:
Considere o experimento no qual duas lâmpadas são acesas ao mesmo tempo, sendo que o tempo de vida da primeira tem distribuição exponencial com média 1/λ horas e o tempo de vida da segunda é independente do da primeira e tem distribuição exponencial com média 1/( 2λ ) horas. A probabilidade de pelo menos uma das duas lâmpadas queimar nas primeiras 4h é:
O tempo de vida, X, em horas, de lâmpadas de certa fabricação tem distribuição exponencial com média de 8000 horas. O tempo de vida mediano dessas lâmpadas é, em horas, igual a
Dados:
ln (0,4) = - 0,916 e
ln(0,5) = - 0,693
Sabe-se que a variável aleatória X tem distribuição exponencial com média 0,5. Nessas condições, sua função geratriz de momentos é dada por
Com relação à estatística computacional, julgue o item.
Considere que X seja uma variável aleatória com distribuição exponencial com média igual a λ. Nessa situação, de acordo com o método da transformação inversa, uma realização x dessa distribuição exponencial pode ser gerada por x = (1/λ)ln(1 - u) em que u é uma realização da distribuição uniforme no intervalo [0, 1], e ln representa o logaritmo natural.
Acerca da previsão de séries temporais, julgue os seguintes itens.
No alisamento exponencial simples com constante de alisamento a =1, obtém-se uma série constante igual a X1
Seja X1,...,Xn uma amostra aleatória da variável aleatória X com distribuição exponencial (θ) com densidade f(X|θ) = θe-θx , θ > 0 e x 0 > 0. O estimador de máxima verossimilhança para Pθ(X > 2) é
Considere uma variável aleatória que tem distribuição exponencial com média 10. Nessas condições, sua função geradora de momentos é dada por:
Um componente tem a vida útil (em horas) regida pela distribuição exponencial com média θ horas. Qual a probabilidade de um dado componente atender à demanda de θ horas?
Uma companhia possui dois geradores elétricos. O tempo até a falha de cada gerador se comporta segundo uma distribuição exponencial, com média de 10 anos. A companhia passa a usar o segundo gerador tão logo o primeiro em funcionamento falhe.
Qual é a variância do tempo total em que os dois geradores produziram energia?
Um grande banco encomendou uma pesquisa sobre o tempo de atendimento em seus caixas e foi informado de que a duração, em minutos, de cada atendimento seguia uma distribuição exponencial com parâmetro α = 0,16. Sabendo que, se a duração de cada atendimento for maior que 20 minutos, o banco poderá ser multado por órgãos superiores, qual a probabilidade, aproximada, de que a multa seja aplicada? Dado: e -0,8 = 0,45
Sejam X e Y duas variáveis aleatórias tais que:
I. X tem distribuição exponencial com variância igual a σ2.
II. Y tem distribuição uniforme contínua no intervalo [-k, 2k], onde k é um número real positivo.
III. P(Y > 2,2) = 0,3. IV. A variância de Y é igual à média de X.
Dados:
e-1 = 0,368
e-2 = 0,135
Nessas condições, P(X < 6) é igual a
O tempo necessário para apreciação de uma petição pelos magistrados em determinado tribunal foi tipificado como uma variável aleatória com distribuição exponencial. Sabe-se ainda que a probabilidade de que uma petição não seja apreciada nos 30 dias após ser encaminhada é de 40%. Se uma petição já está aguardando despacho há 60 dias, a probabilidade de que seja apreciada antes de completar 90 dias é igual a:
Em um determinado órgão público o tempo X, em horas, entre duas solicitações consecutivas, feitas pelo departamento de recursos humanos, pode ser considerado como tendo distribuição exponencial com média de 5 horas. Nessas condições, a probabilidade do tempo entre duas solicitações estar compreendido entre 2 horas e 6 horas é, em %, igual a
Dados:
e− 0,2 = 0,819;
e− 0,4 = 0,670;
e−1,2 = 0,301.
Um banco deseja fazer um estudo sobre o tempo que as pessoas levam para pagar o limite utilizado no cheque especial. O estatístico responsável acredita que esse tempo pode ser modelado por uma distribuição exponencial. Entretanto, antes de prosseguir com o trabalho, ele decide fazer algumas simulações.
Considerando essa situação, julgue o item subsequente.
Para gerar números aleatórios de uma distribuição exponencial, de parâmetro λ, é suficiente substituir qualquer número entre 0 e 1 pelo valor de p na função z = -ln(1-p)/λ.
Um banco deseja fazer um estudo sobre o tempo que as pessoas levam para pagar o limite utilizado no cheque especial. O estatístico responsável acredita que esse tempo pode ser modelado por uma distribuição exponencial. Entretanto, antes de prosseguir com o trabalho, ele decide fazer algumas simulações.
Considerando essa situação, julgue o item subsequente.
Um banco deseja fazer um estudo sobre o tempo que as pessoas levam para pagar o limite utilizado no cheque especial. O estatístico responsável acredita que esse tempo pode ser modelado por uma distribuição exponencial. Entretanto, antes de prosseguir com o trabalho, ele decide fazer algumas simulações.
Considerando essa situação, julgue o item subsequente.
Uma forma de estimar a variância de um estimador é o método Jackknife. Dado o conjunto de dados A = {33, 14, 25, 40}, então todas as amostras Jackknife possíveis, com k=1, são as do conjunto J = {(14,25,40), (33,25,40), (33,14,40), (33,14,25)}.
Um equipamento eletrônico tem vida útil média de 10 anos. Supondo que a vida útil do equipamento segue o comportamento de uma variável aleatória com distribuição exponencial, qual é a probabilidade de esse equipamento ter vida útil acima de 12 anos?
Em um determinado dia da semana, passageiros que chegam ao aeroporto de Brasília se dirigem ou para a cidade de São Paulo ou para a cidade do Rio de Janeiro. Observou-se ainda que esses dois processos de chegadas possuem uma distribuição exponencial. Dos passageiros que se dirigem a São Paulo, observa-se que, na média, a cada 6 segundos chega um passageiro no aeroporto, e dos que se dirigem ao Rio de Janeiro, na média, a cada 12 segundos chega um passageiro no aeroporto. Pode-se assim dizer que a taxa total de chegadas dos passageiros por hora que se dirigem para essas duas cidades, a partir do aeroporto de Brasília, ocorre a uma taxa λ dada por:
Sabe-se que o tempo de duração de um processo na justiça do trabalho é uma variável aleatória contínua distribuída exponencialmente, com média de 1200 dias. Se já passaram 900 dias de um processo, a probabilidade de que ele dure mais do que 1500 dias é igual a:
Um fabricante de equipamentos de informática, que conhece a distribuição do tempo de vida útil dos HDs externos, precisa avaliar os gastos com serviços de garantia. Essa distribuição é a exponencial com média β = 15 anos, sendo que os HDs já vendidos têm, por hipótese, 3 anos de uso, sem apresentar defeitos. Supondo que a garantia é de 12 anos, a probabilidade de que ele tenha que prestar assistência a um determinado HD entre os vendidos é:
Preencha a lacuna abaixo e, em seguida, assinale a alternativa correta.
O tempo de funcionamento (em horas) de um certo equipamento é uma variável aleatória com distribuição exponencial de parâmetro λ =1/2. A probabilidade de que a primeira avaria ocorra pelo menos 1 hora depois de início do funcionamento do equipamento é _______________________.
o desvio padrão da variável aleatória T é igual a 30 minutos.
a probabilidade de ocorrer o evento [T = 30], isto é, P([T=30]), é igual a zero.
P(T > 35 | T > 30) = P(T > 35).
a transformação exp(-T/30) resulta em uma distribuição uniforme.
Supondo que o custo unitário X de um processo de execução fiscal na justiça federal seja descrito por uma distribuição exponencial com média igual a R$ 5.000, julgue o próximo item.
Para cada r = 1, 2, 3, ... , o momento de ordem r da variável X, E[X'] é tal que E[X'] = (R$ 5.000) r .
Supondo que o custo unitário X de um processo de execução fiscal na justiça federal seja descrito por uma distribuição exponencial com média igual a R$ 5.000, julgue o próximo item.
O coeficiente de variação de X é igual a 1.
Supondo que o custo unitário X de um processo de execução fiscal na justiça federal seja descrito por uma distribuição exponencial com média igual a R$ 5.000, julgue o próximo item.
A variável aleatória Y = e-X
segue a distribuição Beta.
Supondo que o custo unitário X de um processo de execução fiscal na justiça federal seja descrito por uma distribuição exponencial com média igual a R$ 5.000, julgue o próximo item.
P(X > 5.000 | X > 1.000) < P(X > 5.000).
Se X1, X2, ..., Xn é uma amostra aleatória simples de uma distribuição exponencial com parâmetro θ, ou seja,
f(x|θ) = θe-θx , θ > 0,
então, o estimador de θ pelo método dos momentos é
Suponha que o tempo de vida útil da lâmpada de um Scanner seja distribuído exponencialmente com parâmetro β = 600 horas.
Se T representa a durabilidade da lâmpada, é correto afirmar que: