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Disc.: ESTAT E PROB 2021.2 EAD (G) / EX ANÁLISE DE DADOS QUANTITATIVOS 1. Considere a amostra de uma variável aleatória, cujos valores estão todos expressos em uma mesma unidade. Amostra: 36 38 26 40 40 28 46 40 38 28 Sobre essa amostra, temos que: A mediana é maior do que a moda. A média é igual à mediana. A mediana é maior do que a média. Se retirarmos um dos valores da amostra, a média, necessariamente, será alterada. A média é maior do que a moda. 2. Considere a amostra de uma variável aleatória, cujos valores estão todos expressos em uma mesma unidade. Amostra: 36 38 26 40 40 28 46 40 38 28 Sobre essa amostra, temos que: A mediana é maior do que a moda. A média é igual à mediana. A mediana é maior do que a média. A média é maior do que a moda. Se retirarmos um dos valores da amostra, a média, necessariamente, será alterada. PROBABILIDADES 3. Um comitê é formado por 3 pesquisadores escolhidos entre 4 estatísticos e 3 economistas. A probabilidade de não haver nenhum estatístico é: 1/35 27/243 3/7 64/243 4/35 PROBABILIDADE CONDICIONAL E INDEPENDÊNCIA 4. Considere duas variáveis aleatórias discretas X e Y, ambas com distribuição binomial. Sabe-se que: X: b (2, p) e Y: b (4, p). Se P (X ≥≥ 1) = 5/9 então P (Y = 1) é: 65/81 40/81 16/27 16/81 32/81 5. Considere um conjunto de divisores positivos de 60. Escolhemos ao acaso um elemento desse conjunto. Qual a probabilidade desse elemento ser primo? 1/8 1/6 1/12 1/2 1/4 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS UNIDIMENSIONAIS 6. Um automóvel teve no Rio de Janeiro o preço médio, em 2020, no valor de R$ 90.000,00 com desvio padrão 8. Caso o preço desse automóvel aumente R$ 2.000,00 determine a média e a variância do preço (em reais). Média 92000 e variância 8 Média 92000 e variância 64 Média 90000 e variância 2000 Média 90000 e variância 8 Média 90000 e variância 64 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS UNIDIMENSIONAIS 7. O valor esperado da variável aleatória X é chamado de esperança matemática E(X) por ser a expectativa da média. Neste contexto considere a variável aleatória X como sendo o número de pessoas atropeladas, por automóvel, em um dia na cidade XPTO. Agora considere a probabilidade associada à ocorrência de 1, 2, 3, 4 ou 5 pessoas atropeladas em um dia nesta cidade como sendo, respectivamente: 10%, 15%, 20%, 40% e 15% e determine a esperança E(x). 2,95 3,05 3,35 3,00 2,90 8. Considere duas variáveis aleatórias discretas X e Y, ambas com distribuição binomial. Sabe-se que: X: b (2, p) e Y: b (4, p). Se P (X ≥≥ 1) = 5/9 então P (Y = 1) é: 40/81 65/81 16/81 16/27 32/81 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS CONTÍNUAS UNIDIMENSIONAIS 9. Os escores padronizados (ou Z score) são muito úteis na comparação da posição relativa da medida de um indivíduo dentro do grupo ao qual pertence, o que justifica sua grande aplicação como medida de avaliação de desempenho. Além da comparação da nota individual com a média, também é importante avaliar em cada caso se a variabilidade das notas foi grande ou não. Trabalhar com a distribuição normal na forma apresentada por sua função de densidade não é uma tarefa fácil, especialmente pela dificuldade de calcular a integral da função densidade. Dessa forma, para facilitar os cálculos, foi proposta a transformação na variável Z, que continua sendo uma distribuição normal, porém com média 0 e variância 1. Procure agora determinar o valor de Z para a seguinte situação: a duração de um certo componente eletrônico é de 27,5 horas; a distribuição normal tem média de 27 horas, e o desvio-padrão vale 2 horas. 0,25 0,20 0,30 0,35 0,40 10. 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: 0,5 0,3 0,4 0,8 0,7
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