Um fabricante de smartphones deseja analisar a vida útil de suas baterias em horas de uso. Para isso, coletou dados sobre o tempo de duração das baterias de uma amostra de smartphones. Qual das alternativas abaixo melhor representa a natureza da esperança matemática nesse contexto?
Porcentagem de carga da bateria no momento da medição.
Tempo exato de duração de uma bateria selecionada ao acaso.
Média aritmética dos tempos de duração das baterias da amostra.
Marca e modelo de cada smartphone.
Número total de smartphones na amostra.
Porcentagem de carga da bateria no momento da medição.
Tempo exato de duração de uma bateria selecionada ao acaso.
Média aritmética dos tempos de duração das baterias da amostra.
Marca e modelo de cada smartphone.
Número total de smartphones na amostra.
Respostas
Ed 
há 4 meses
A esperança matemática, ou valor esperado, em um contexto como o da análise da vida útil das baterias, é melhor representada pela média aritmética dos tempos de duração das baterias da amostra. Isso porque a esperança matemática é uma medida que indica o valor médio que se espera obter em um experimento aleatório, e no caso, estamos interessados na duração média das baterias. Portanto, a alternativa correta é: Média aritmética dos tempos de duração das baterias da amostra.
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Ed
há 2 anos
A alternativa que melhor representa a natureza da esperança matemática nesse contexto é a média aritmética dos tempos de duração das baterias da amostra. A esperança matemática é uma medida de tendência central que representa o valor médio esperado de uma variável aleatória. No caso da vida útil das baterias, a média aritmética dos tempos de duração das baterias da amostra é uma medida adequada para representar a esperança matemática, pois fornece uma estimativa do tempo médio de duração das baterias produzidas pelo fabricante.
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Em uma pesquisa de opinião, foi questionado a um grupo de pessoas qual a sua preferência de sorvete: chocolate, baunilha, morango ou pistache. Os resultados foram registrados e analisados utilizando a função de massa de probabilidade.
Considerando essa situação, qual das alternativas abaixo melhor representa a natureza da função de massa de probabilidade nesse contexto?
Probabilidade de uma pessoa preferir um sabor específico de sorvete.
Cor dos questionários utilizados na coleta de dados.
Média aritmética das preferências de sorvete registradas na pesquisa.
Identificação única de cada pessoa que participou da pesquisa.
Número total de pessoas entrevistadas na pesquisa.
Se queremos fazer um teste de hipóteses para H0:μ=μ0 e H1:μ>μ0, onde a distribuição de nossa amostra é uma normal N(μ,σ2) com variância desconhecida, utilizamos a estatística "A" e a região de aceitação "B" em nosso teste.
Sabendo que nossa amostra é pequena, assinale a alternativa que corresponde ao par correto para "A" e "B".
W=¯¯X−μ0σ/√ n e W≤−tα,n−1
W=¯¯X−μ0S/√ n e W≥−zα
W=¯¯X−μ0S/√ n e W≤−tα,n−1
W=¯¯X−μ0S/√ n e W≤−zα
W=¯¯X−μ0σ/√ n e W≤−zα
O segundo passo para um desenho de pesquisa utilizando a abordagem estrutural é:
Determinação da variável de interesse dentro do modelo econômico que irá guiar a análise.
Formulação da pergunta
Formulação do modelo econométrico
Coleta de dados
Estimação dos parâmetros
Um levantamento realizado em um clube com relação a quantidade de filhos de seus associados forneceu a seguinte distribuição de frequências: Quantidade de filhos Número de sócios 0 400 1 300 2 200 3 80 4 10 5 10 Total 1.000. A média aritmética (quantidade de filhos por socio), a mediana e a moda correspondentes a essa distribuição são, respectivamente:
1,00; 0,50 e 0,00
1,03; 1,00 e 0,00
1,00; 1,00 e 1,00
1,03; 1,00 e 1,00
1,03; 1,50 e 1,00
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