A probabilidade de que um cliente de banco, escolhido aleatoriamente, participe de um fundo multimercado promovido pelo banco é 0,20. Se cinco clientes são escolhidos aleatoriamente e com reposição, a probabilidade de que a proporção de participantes seja exatamente 0,40 é
Se x é uma v. a. - variável aleatória com função densidade de probabilidade f(x), caracterizada pelo modelo normal, podemos afi rmar que:
O tempo necessário para um medicamento contra dor fazer efeito segue um modelo com densidade Uniforme no intervalo de 5 a 15 (em minutos). Um paciente é selecionado ao acaso entre os que tomaram o remédio. A probabilidade do medicamento fazer efeito em até 10 minutos, neste paciente, é
A amostra 0,3; 1,2; 1,1; 0,9; 0,8; 0,5; procede de uma população com função densidade f(x) = 1/θ, 0 < x < θ. Os estimadores de máxima verossimilhança da média e da variância da população são, respectivamente,
Julgue os itens subsecutivos, acerca de análise multivariada e distribuições conjuntas.
Se o vetor (X, Y) seguir uma distribuição normal bivariada, e se as distribuições marginais X e Y não forem correlacionadas, então a densidade conjunta de (X, Y) será igual ao produto das funções de densidade de X e de Y.
Considerando-se duas variáveis aleatórias contínuas X e Y, em que
X tem função de densidade arbitrária f com função geradora de
momentos M(t) e Y = exp(X), julgue os próximos itens.
E(Y) = exp[E(X)].
Considerando-se duas variáveis aleatórias contínuas X e Y, em que
X tem função de densidade arbitrária f com função geradora de
momentos M(t) e Y = exp(X), julgue os próximos itens.
E(Y) = M(1).
Assuma que uma distribuição de Bernoulli tenha dois possíveis resultados n=0 e n=1, no qual n=1 (sucesso) ocorre com probabilidade p, e n=0 (falha) ocorre com probabilidade q=1–p. Sendo 0<p<1, a função densidade de probabilidade é
ma amostra de 10 elementos {X1, X2, X3, . . . , X10} provém de uma população com função densidade
f(x) = λe-λx (x ≥ o). Se a soma de todos os elementos da amostra é igual a 625, então, pelo método dos momentos a estimativa de λ apresenta o valor de
Seja uma população com função densidade f (x) = 1/λ , com 0 < x < λ . Uma amostra de 8 elementos é extraída desta população apresentando o conjunto de valores {1, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 12}. A média e a variância correspondente foram obtidas pelo método da máxima verossimilhança. O valor da variância relativa, definida como sendo o quociente da divisão da variância pelo valor da média ao quadrado, é
Considerando que os conceitos de inferência estatística são
fundamentais para a análise estatística, julgue os itens a seguir.
Considere uma distribuição cuja função de densidade tenha a forma f (x ) = exp{S(θ) T (x ) + h (x ) + c (θ)}, em que θ é o parâmetro desconhecido da distribuição, S e c são funções que dependem somente de θ, e T e h são funções que dependem somente de x . Nessa situação, pela regra da fatoração, S (θ) é estatística suficiente para o parâmetro θ.
O Teorema de Lehmann-Scheffé estabelece que
Uma urna contém 2 bolas verdes, 5 amarelas e 3 pretas. Selecionam-se 5 bolas aleatoriamente e sem reposição da urna. Sejam:
X = número de bolas amarelas selecionadas,
Y = número de bolas pretas selecionadas, f(x, y) a função de probabilidade da variável aleatória bidimensional (X,Y).
Nessas condições f(3,1) é igual a
A distribuição dos 500 preços unitários de um equipamento é representada por um histograma em que no eixo das abscissas constam os intervalos de classe e no eixo das ordenadas estão assinaladas as respectivas densidades de frequências, em (R$) -1 Define-se densidade de frequência de um intervalo de classe como sendo o resultado da divisão da respectiva frequência relativa pela correspondente amplitude do intervalo. Um intervalo de classe no histograma apresenta uma amplitude de R$ 2,50 com uma densidade de frequência igual a 0,096. A quantidade de preços unitários referente a este intervalo é
Uma amostra aleatória de 20 elementos foi extraída de uma população X caracterizada por uma função densidade dada por f(x) = 1⁄λ , ( 0 < x < λ ) Dado que, pelo método da máxima verossimilhança, encontrou-se, por meio da amostra, que o valor do desvio padrão de X é igual a 4√3 , então o maior valor apresentado na amostra é
Com relação a métodos computacionais e geração de números aleatórios, julgue os itens que se seguem.
Sabe-se que o método da transformação inversa consiste em gerar uma realização u da distribuição uniforme no intervalo [0, 1]. Considere que a função de probabilidade acumulada da distribuição desejada X seja F(x) e que uma realização de X possa ser obtida com base na transformação inversa x = F -1 (u).
Nesse caso, é correto afirmar que esse método é comumente utilizado para simular tanto variáveis aleatórias discretas quanto a distribuição normal.
A respeito de séries temporais, julgue os itens a seguir.
A função de densidade espectral f(λ) representa o espaço de estados de um processo estocástico no domínio de Fourier.
Para um processo AR(1), é correto afirmar que essa função é expressa na forma f(λ) = σ x { 2π ( 1-2Φcosλ ) } -1 , em que |λ| ≤ π e |Φ| > 1.
Com respeito a distribuições conjuntas (X,Y), julgue o item.
Considerando a função de densidade f(x, y) = 1/4, para - 1 ≤ x ≤ 1 e - 1 ≤ y ≤ 1, e o evento A = {(x, y): (x, y) ∈ C}, em
que C é o círculo de raio 1 e centro (0, 0), é correto afirmar
que P(A) = π/4.
Seja X uma variável aleatória contínua com função densidade de probabilidade constante no intervalo [0,2]. Determine sua variância.
Uma variável aleatória X tem função densidade de probabilidade dada por:
f(x) = k x2 se 0 < x < 1 e 0 nos demais casos.
O valor da constante k é?
Sejam X e Y variáveis aleatórias com densidade de probabilidade conjunta dada por:
f(x, y) = (x + y), se 0 < x < 1 e 0 < y < 1
0 nos demais caso
A probabilidade conjunta de que X seja menor do que 0,5 e Y seja menor do que 0,6 é:
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
A variável aleatória X é uma variável aleatória de? nida pela função densidade dada por:
f(x) = 0 para x < 0
f(x) = p para 0 = x < 1
f(x) = p (2 - x) para 1 = x < 2
f(x) = 0 para x = 2
Desse modo, o valor da constante p é igual a:
O tempo de vida útil - em anos - de uma máquina de cortar papel é uma variável aleatória X com função densidade igual a:
f(x) = 1/5 e (-x/5) para x ≥ 0 e f(x) = 0 para x < 0
Assim, a probabilidade de o tempo de vida útil da máquina ser maior do que a média da variável X é igual a:
Uma variável aleatória contínua x possui função densidade dada por: f(x) = 0 para x < 0; f(x) = 3 x2 para 0 = x = 1; f(x) = 0 para x > 1. Desse modo, a expectância de x é igual a:
Uma variável aleatória X possui função de densidade uniforme com parâmetros α e ß, sendo α < ß. Sendo a expectância de x, a variância de x e a função distribuição de x denotados, respectivamente, por E(X), Var (x) e F(x). Desse modo, pode-se a?rmar que
Um estudo na área educacional mostrou que a probabilidade de certa criança executar corretamente determinada tarefa é dada por p(x) = x/2, em que x = 0, 1 ou 2 representa a proficiência dessa criança. Contudo, a proficiência de uma criança selecionada aleatoriamente é desconhecida, mas sabe-se que a probabilidade de sua proficiência ser nula é igual a 0,5 e que a probabilidade de ela possuir proficiência x = 2 é 0,2.
renda familiar (R)
Considerando que, em um circuito elétrico, a corrente I siga uma distribuição uniforme no intervalo (0,1) e que a potência W desse circuito seja expressa por W = I 2, julgue os itens a seguir relativos às transformações de variáveis.
A distribuição da potência possui função de densidade na forma f (w) = 3w2 , em que 0 ≤ w ≤ 1.
Considerando a função de densidade conjunta na forma f(x, y) = c,
em que 0 < x < y < 1 e c > 0 é uma constante de normalização,
julgue o seguinte item.
As variáveis aleatórias X e Y são independentes.
Considerando a função de densidade conjunta na forma f(x, y) = c, em que 0 < x < y < 1 e c > 0 é uma constante de normalização, julgue o seguinte item.
A constante de normalização é inferior ou igual a 1.
Seja X uma variável aleatória contínua com função densidade de probabilidade dada por fx ( x ) = ( K + 1 ) x k para o intervalo (0,1) e zero caso contrário. Por sua vez K também é uma variável aleatória Bernoulli com parâmetro p (sucesso = 1). Então, se p = 0,6 tem-se que
Com base em distribuições contínuas, julgue os itens subsequentes.
Toda função não negativa é uma densidade de probabilidade.
Com base em distribuições contínuas, julgue os itens subsequentes.
Se P for uma variável aleatória beta com parâmetros (a, b) e se X for uma binomial com parâmetros N e P, então o produto de f(P) × P(X), em que f(P) é a função densidade de probabilidade de P e P(X) é a probabilidade de X , será proporcional à densidade de uma beta com parâmetros (a + X, b + N – X).
Uma variável aleatória contínua tem uma função de probabilidade dada por f(x) = K . x, válida apenas no intervalo 1≤ x ≤ 2. Fora desse intervalo f(x) = 0. De acordo com isso o valor de K é:
Um ponto é aleatoriamente selecionado do quadrado unitário [0,1] x [0,1]. Seja X a variável aleatória que representa a distância do ponto selecionado ao lado do quadrado mais próximo a ele.
O modelo dado pela função de densidade de probabilidade f(x) da variável aleatória X é caracterizado por
Uma variável aleatória X tem função de densidade dada por: f(x) = mx,para 0 < x < 4 e f(x) = 0, caso contrário o valor de m, a probabilidade P de X estar entre 2 e 4 e a função de distribuição da variável aleatória são dados por:
Seja X uma variável aleatória contínua com uma distribuição triangular, com função densidade de probabilidade não nula no intervalo [0,2], dada por f (x) = 1/2.(2- x) , sendo nula caso contrário. Então é possível afirmar que:
Considere uma variável aleatória do tipo contínua, cuja função de densidade de probabilidade é dada por:
fX (x) =( 1+ θ).xθ , se x ∈ (0,1) e zero caso contrário.
Sobre o momento ordinário de ordem k da distribuição de probabilidades, é possível afirmar que E ( Xk) é igual a:
Considere uma função g(α) definida no intervalo (a, b)e o algoritmo:
Passo 1 – gere α 1 , ..., α n de uma distribuição uniforme U(a, b);
Passo 2 – calcule g(α 1 ) , ..., g(α n )
Passo 3 – calcule a média amostral g*=( g(α 1 ) + ...+ g(α n ))/n;
Passo 4 – calcule Î=(b-a)g*.
Pode-se dizer, em relação ao algoritimo acima, que trata-se do
Leia o texto para responder à questão.
Em um hospital, para fins de organização de plantões, realizou-se um levantamento quanto aos dias da semana e o número de internações nos diferentes dias, supondo haver aí uma relação. A sondagem foi feita durante 35 dias, e os resultados estão na tabela que segue:
Dia da semana 2ª f 3ª f 4ª f 5ª f 6ª f Sáb Dom
Internações 6 4 3 3 4 7 8
Para essa pesquisa, optou-se por um teste de quiquadrado, considerando-se como hipótese nula (H0 ) que a probabilidade do número de internações é igual em todos os dias da semana, contra a hipótese alternativa (H1 ) de que existem diferenças em função do dia da semana.
O valor do quiquadrado crítico, para que se rejeite H0 ao nível de 5%, é
Leia o texto para responder à questão.
A função densidade de probabilidade de uma variável aleatória contínua é dada por:
f(x) = 0 se x < 0
f(x) = k se 0 ≤ x < 2
f(x) = k x se 2 ≤ x < 4
2
f(x) = 0 se x ≥ 4
De acordo com essa definição, o valor de k é
Leia o texto para responder à questão. A função densidade de probabilidade de uma variável aleatória contínua é dada por:
f(x) = 0 se x < 0
f(x) = k se 0 ≤ x < 2
f(x) = k x se 2 ≤ x < 4
2
f(x) = 0 se x ≥ 4
A probabilidade P(1 ≤ x ≤ 3) é
De uma população com função densidade f(x) = 1/λ , 0 < x < λ, deseja-se obter pelo método da máxima verossimilhança, com base em uma amostra aleatória de tamanho 6, a estimativa pontual do parâmetro λ. Os valores dos elementos da amostra, em ordem crescente, foram iguais a 4, 5, 6, 6, 7 e 8. O desvio padrão desta população, calculado conforme a estimativa de λ, foi de
Sabendo-se que de uma população, com função densidade f(x) = αe−αx (x ≥ 0), extraiu-se uma amostra de tamanho 8 verificando-se com base nesta amostra, que pelo método dos momentos, a estimativa de α foi igual a 0,04. A soma dos valores de todos os elementos desta amostra apresentou um valor igual a
Considere que o tempo de duração (X, em horas) de uma viagem por via ferroviária seja uma variável aleatória com função de densidade de probabilidade expressa por f(x) = 2e-2(x-5) em que x > 5 horas. Com base nessas informações, julgue o próximo item.
Na situação em questão, é impossível observar o evento
[X < 2].
Considere que o tempo de duração (X, em horas) de uma viagem por via ferroviária seja uma variável aleatória com função de densidade de probabilidade expressa por f(x) = 2e-2(x-5) em que x > 5 horas. Com base nessas informações, julgue o próximo item.
Considere que o tempo de duração (X, em horas) de uma viagem por via ferroviária seja uma variável aleatória com função de densidade de probabilidade expressa por f(x) = 2e-2(x-5) em que x > 5 horas. Com base nessas informações, julgue o próximo item.
Uma manobra comum para fugir dos altos juros dos cartões de crédito é realizar um empréstimo com um juro menor. Para conseguir esse empréstimo, a instituição financeira solicita diversas informações a fim de avaliar se a pessoa conseguirá ou não saldar a dívida adquirida. Em determinada instituição apenas duas informações são solicitadas para se fazer um empréstimo: idade (X) e renda mensal (Y). A partir dessas informações, o estatístico da instituição consegue gerar uma distribuição de probabilidades conjunta, a fim de auxiliar na decisão de concessão do empréstimo ou não.
A partir dessa situação, julgue o próximo item.
Suponha que f (x,y) = kxy, para 0 ≤ x ≤ 2; 0 ≤ y ≤ 1 e k uma constante. Então, para que f (x,y) seja uma função densidade de probabilidade, k deve ser igual a 1.
Uma manobra comum para fugir dos altos juros dos cartões de crédito é realizar um empréstimo com um juro menor. Para conseguir esse empréstimo, a instituição financeira solicita diversas informações a fim de avaliar se a pessoa conseguirá ou não saldar a dívida adquirida. Em determinada instituição apenas duas informações são solicitadas para se fazer um empréstimo: idade (X) e renda mensal (Y). A partir dessas informações, o estatístico da instituição consegue gerar uma distribuição de probabilidades conjunta, a fim de auxiliar na decisão de concessão do empréstimo ou não.
A partir dessa situação, julgue o próximo item.
Se f(x,y) = 1/8 (x+y), para 0 ≤ x ≤ 2 e 0 ≤ y ≤ 2, é a densidade conjunta de X e Y, sabendo-se que E(X)=E(Y)=7/6, então o coeficiente de correlação de Pearson é negativo.
Uma variável aleatória contínua X tem a função densidade de probabilidade f(x) = (r + 1)xr no intervalo [0, 1], sendo (x1, ..., xn) uma amostra de X.
A respeito de estimadores de máxima verossimilhança (MV), julgue o item seguinte.
O estimador de MV de r será negativo se e somente se x1•...•xn < e-n.
Uma variável aleatória contínua X tem a função densidade de probabilidade f(x) = (r + 1)xr no intervalo [0, 1], sendo (x1, ..., xn) uma amostra de X.
A respeito de estimadores de máxima verossimilhança (MV), julgue o item seguinte.
A função de verossimilhança é L(r) = (r + 1)n
(x1 ... xn)
r
.
Uma variável aleatória contínua X tem a função densidade de probabilidade f(x) = (r + 1)xr no intervalo [0, 1], sendo (x1, ..., xn) uma amostra de X.
A respeito de estimadores de máxima verossimilhança (MV), julgue o item seguinte.
Para determinar o estimador de MV, é suficiente maximizar a
função de verossimilhança ou minimizar o logaritmo dessa
função.
Considere que uma única observação aleatória x de uma densidade Uniforme no intervalo [ 0, θ ] seja obtida para testar
H0: θ ≤ 2 contra H1: θ > 2.
O teste uniformemente mais poderoso de tamanho α = 0,05
rejeitará H0 se x for maior do que:
Suponha que você obtenha as seguintes observações pareadas (x , y):
(23, 28), (31, 41), (37, 36), (40, 43), (28, 26), (30, 43), (36, 31), (28, 22)Você deseje testar a hipótese nula de que as observações provêm, de fato, de uma mesma função de densidade de probabilidade contínua simétrica. Um valor da estatística de Wilcoxon adequada para esse teste é igual a:
Observe as afirmações a seguir relativas a histograma e a gráfico de ramo e folha.
I - Histogramas serão mais úteis do que gráfico de ramo e folha para mostrar quaisquer observações que estejam bem afastadas da maioria dos dados, se os gráficos forem construídos com um número suficiente de intervalos de classe.
II - Se um gráfico de ramo e folha ou um histograma utilizar uma escala muito expandida, apresentará o comportamento de um gráfi co de pontos, em vez de mostrar as densidades relativas dos dados.
III - Na construção de um modelo estatístico para o processo que descreve os dados, o histograma pode sugerir uma função matemática cuja curva se ajusta bem ao histograma.
Está correto APENAS o que se afirma em
A função de densidade de probabilidade do percentual de processo encerrado depois de um ano da autuação é dada por fx(x) = 3.x2 para 0 <x < 1. Então o percentual médio é de:
Suponha que X e Y são variáveis aleatórias independentes, definidas no mesmo intervalo, com funções de densidade fx(x) e fy(y) , respectivamente. Então a função de densidade conjunta, naquele intervalo, é dada por:
Considere a variável aleatória bidimensional (X,Y) cuja função de densidade conjunta é dada por:
fx,y(x,y) = 3/4. y.x2,0 < x < 2 e 0 < y < 1 e zero caso contrário. Então:
Suponha que uma amostra aleatória de tamanho n = 3 será extraída de uma população cuja variável a ser observada é X, tendo função de densidade teórica fx(x) =2x para 0 < x < 1 e zero caso contrário. A extração é feita com a ajuda de uma tabela de números aleatórios, com valores convertidos aos valores amostrais de X através da transformação integral de Y = Fx(x),que é a função distribuição acumulada de X. Se os valores lidos na tabela de aleatórios forem 0,25, 0,49 e 0,81, a média amostral será igual a:
Para a variável aleatória contínua V, a função densidade de probabilidade é expressa por:
f(v) = 0,5exp(–0,5v), para v ≥ 0; e f(v) = 0, para v < 0.
Nesse caso, considerando-se 0,69 como valor aproximado para ln2,é correto afirmar que a mediana m da distribuição V é tal que
Uma variável aleatória tem a seguinte função densidade de probabilidade:
x < 0 f(x) = 0
0 < x < 1 f(x) = kx4
x
Sobre o Teorema de Neyman-Pearson, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.
( ) Um teste que satisfaz as condições do Teorema de Neyman-Pearson é um teste uniformemente mais poderoso de nível α.
( ) Para todo teste de hipóteses existe um teste uniformemente mais poderoso que pode ser encontrado a partir do Teorema de Neyman-Pearson.
( ) O Teorema de Neyman-Pearson pode ser utilizado com funções de densidade de probabilidade discretas e contínuas.
(Informações complementares: α = P[(X1 ,…,Xn ) ∈ C|H0 ], ou seja, C é a região melhor região crítica de tamanho a para testar as hipóteses simples H0 : ϑ = ϑ' versus H1 : ϑ = ϑ".)
A sequência está correta em
Duas características do desempenho do motor de um foguete são o empuxo X e a taxa de mistura Y . Suponha-se que (X,Y) seja uma variável aleatória bidimensional com função densidade de probabilidade dada a seguir :
f(x, y) = 2 (x+y-2xy), 0 < = x < = 1, 0< = y < = 1
0, para quaisquer outros valores
Assinale a opção correta com relação à função densidade de
probabilidade marginal de X.
Sejam A, B e C três eventos com as seguintes probabilidades a eles associados: P(A)=0,6; P(B)=0,4; P(C)=0,7; P(AnB) =0,3; P {An C) = 0,5 ; P(BnC)=0,6 e P (AnBnC) =0,2.
A probabilidade de que exatamente um dos três eventos
aconteça é igual a
Seja (X ,Y) uma variável aleatória bidimensional contínua cuja função de densidade de probabilidade é dada por:
ƒx.y(x,y) = 8.x.y para 0 < y < x < 1 e
Zero caso contrário
Considerando essa informação, é correto afirmar que:
O tempo para a tramitação de certo tipo de procedimento aberto pelo Ministério Público, em um dado instante, é uma variável aleatória com distribuição normal, tendo média igual de 10 meses e desvio-padrão de 3 meses. Um novo grupo de procuradores, recém-chegados à instituição, deve cuidar de alguns procedimentos, que serão sorteados dentre os que já têm mais de 7 meses de duração.
Sobre a função acumulada da normal são dados os valores:
Ø(1) = 0,80 , Ø(1,5) = 0,92 e Ø(2,0) = 0,98
Com tais informações, a probabilidade de que um procedimento com mais de 16 meses seja selecionado é igual a:
Sabendo que as funções F(x) e G(x) são funções distribuição de probabilidade e considerando a escolha do consumidor em um ambiente de risco, julgue o item seguinte.
Se F(x) possui dominância estocástica de primeira ordem sobre
a função G(x), então qualquer possibilidade de retorno da
distribuição superior é maior que qualquer possibilidade de
retorno da distribuição inferior.
A quantidade diária de emails indesejados recebidos por um atendente é uma variável aleatória X que segue distribuição de Poisson com média e variância desconhecidas. Para estimá-las, retirou-se dessa distribuição uma amostra aleatória simples de tamanho quatro, cujos valores observados foram 10, 4, 2 e 4.
Com relação a essa situação hipotética, julgue o seguinte item.
Se P (X = 0) representa a probabilidade de esse atendente não
receber emails indesejados em determinado dia, estima-se que
tal probabilidade seja nula
Sejam A, B e C três eventos de um mesmo espaço amostral de tal forma que (A ∪ B) ⊂ C e A ∩ B ≠ Ø .
Então, é correto afirmar que:
Seja X uma variável aleatória do tipo contínua com função de densidade de probabilidade dada por:
ƒx(x) = (2 -2x) para 0 < x < 1 e Zero caso contrário
Assim sendo, sobre as estatísticas de X tem-se que:
Seja X uma variável aleatória que representa a distância entre o ponto de um alvo circular atingido pelo lançamento de um dardo e o centro desse mesmo alvo.
Supondo que todos os pontos do círculo têm igual probabilidade de ser acertado e que o raio do alvo é igual a 4, sobre X é correto afirmar que:
Suponha que determinada característica de uma população, representada pela variável X, tem função de densidade dada por: ƒx(x) = θ . xθ-1 para 0 < θ < 1.
Então o estimador do parâmetro θ através do Método dos Momentos e usando a média populacional é igual a:
Seja y variável aleatória contínua com distribuição uniforme no intervalo (2,5). Uma segunda variável (X) é obtida através de Y, por meio da função G(Y) = 2Y – 1.
Portanto, a função de densidade probabilidade de X é:
Sabe-se que a razão de Poisson é o indicador mais adequado para o diagnóstico da litologia porque independe do conhecimento da densidade do material.
Para o cálculo da razão de Poisson, em um meio específico, é necessário determinar a(s)
Um estudo mostrou que a distribuição do tempo de reação (em segundos) dos operários que trabalham em minas de carvão frente a situações de perigo segue uma distribuição W cuja função de densidade de probabilidade é dada por ƒ(w) = 2–w ln 2, se w ≥ 0, e ƒ(w) = 0, se w < 0. Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
A média dos tempos W é igual a ln 2.
Um estudo mostrou que a distribuição do tempo de reação (em segundos) dos operários que trabalham em minas de carvão frente a situações de perigo segue uma distribuição W cuja função de densidade de probabilidade é dada por ƒ(w) = 2–w ln 2, se w ≥ 0, e ƒ(w) = 0, se w < 0. Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
É correto afirmar que 2 × P(W > k + 1) = P(W > k), em que k ≥ 0.
Um estudo mostrou que a distribuição do tempo de reação (em segundos) dos operários que trabalham em minas de carvão frente a situações de perigo segue uma distribuição W cuja função de densidade de probabilidade é dada por ƒ(w) = 2–w ln 2, se w ≥ 0, e ƒ(w) = 0, se w < 0. Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
A mediana e o terceiro quartil da distribuição W são,
respectivamente, iguais a 1 s e 2 s.
Um estudo mostrou que a distribuição do tempo de reação (em segundos) dos operários que trabalham em minas de carvão frente a situações de perigo segue uma distribuição W cuja função de densidade de probabilidade é dada por ƒ(w) = 2–w ln 2, se w ≥ 0, e ƒ(w) = 0, se w < 0. Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
O tempo de reação W se distribui conforme uma distribuição
exponencial.
A distribuição conjunta de dois indicadores de qualidade do ar, X e Y, é expressa por ƒ(x, y) = αxy, em que 0 ≤ x ≤ 1, 0 ≤ y ≤ 1 e α > 0. Para outros valores de x e de y, ƒ(x, y) = 0. Com base nessas informações, julgue o próximo item.
Como 0 = ƒ(0, 0) < ƒ(1, 1) = α, é correto afirmar que X e Y se correlacionam positivamente.