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1. Texto da questão (clique para ver)

   Simulado TRT 20° REGIÃO (SE | Analista Judiciário – Estatística 1

   ×

   Para resolver à questão use, das informações dadas a seguir, as que julgar apropriadas.Se Z tem distribuição normal padrão, então:P(Z < 0,4) = 0,655; P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,2) = 0,885 P(Z < 1,4) = 0,919; P(Z < 1,64) = 0,95; P(Z < 2,0) = 0,977; P(Z < 2,4) = 0,997Seja

   

   uma variável aleatória normal bivariada com vetor de médias

   

   e matriz de covariâncias

   

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(1,0)

Cinco funcionários serão selecionados ao acaso e com reposição desse grupo. A probabilidade de que, nesse grupo de cinco, três funcionários tenham menos do que 5 anos de serviço e que dois funcionários tenham, pelo menos, 10 anos de serviço é igual a

(1,0)

Considere as informações e os dados abaixo para responder à questão.A tabela a seguir apresenta a distribuição de frequências conjunta das variáveis salário e tempo de serviço, relativas a um grupo de 200 funcionários de um órgão público. A variável salário está representada por faixas de salário em número de salários mínimos (SM) e a variável tempo de serviço foi classificada por faixas de tempo em anos.

Quatro funcionários serão selecionados ao acaso e com reposição desse grupo. A probabilidade de que, exatamente, dois tenham salários na faixa de 7

11 (SM) ou tenham tempo de serviço de, pelo menos, 10 anos é igual a

(1,0)

Em determinada empresa existem 3 departamentos A, B e C com 10, 6 e 4 funcionários, respectivamente. Uma comissão de 3 funcionários será selecionada dentre todos os 20 funcionários com o objetivo de estabelecer regras de melhoria relativas a acidentes de trabalho na empresa. Se a seleção for aleatória, a probabilidade da comissão ser constituída por dois funcionários de A e um de C é igual a

(1,0)

Suponha que a variável X, que representa o tempo de vida, em horas, do vírus da gripe em superfícies não porosas como metal, plástico e madeira, tenha distribuição exponencial com média de 10 horas. Nessas condições, P(X < 8 horas) é igual a Dados: e^-0,8 =0,45 e^-0,4=0,67 e^-1=0,37

(1,0)

Suponha que o número de acidentes de trabalho, por mês, em montadoras de veículos de certa região tem distribuição de Poisson com média de λ acidentes por mês. Suponha que a probabilidade de ocorrerem 3 acidentes é o dobro da probabilidade de ocorrerem 4 acidentes, no mesmo período. Nessas condições, a probabilidade de ocorrer mais de um acidente no período de 24 dias é igual a
Dados: e^-1 =0,37 e^-1,6=0,20 e^-3=0,05

(1,0)

Considere as variáveis aleatórias X_i , i = 1 ou i = 2, dadas pelas condições e definições I e II abaixo. I. Suponha que ao realizar um experimento ocorra o evento A com probabilidade p1 e não ocorra A com probabilidade (1 − p1). Repete-se o experimento até que A ocorra pela primeira vez. Seja X₁ a variável aleatória que representa o número de repetições do experimento até que A ocorra pela primeira vez. II. Suponha que ao realizar um experimento ocorra o evento B com probabilidade p2 e não ocorra B com probabilidade (1 − p₂). Repete-se o experimento até que B ocorra pela segunda vez. Seja X₂ a variável aleatória que representa o número de repetições do experimento até que B ocorra pela segunda vez.
Sabendo que P(X₁ = 2) = 0,24, que p₁ < 0,5 e que p₂ = 0,75p₁, o valor da probabilidade P(X₂ > 3) é igual a

(1,0)

A função de distribuição acumulada da variável aleatória Y que representa o número de acidentes de trabalho, por dia, em empresas do ramo metalúrgico de uma determinada região é dada por: 

Sabendo que a média da variável aleatória Y é 2 dias, o valor da variância de Y, em (dias)², é

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   Simulado TRT 20° REGIÃO (SE | Analista Judiciário – Estatística 1

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   Para resolver à questão use, das informações dadas a seguir, as que julgar apropriadas.Se Z tem distribuição normal padrão, então:P(Z < 0,4) = 0,655; P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,2) = 0,885 P(Z < 1,4) = 0,919; P(Z < 1,64) = 0,95; P(Z < 2,0) = 0,977; P(Z < 2,4) = 0,997Seja

   

   uma variável aleatória normal bivariada com vetor de médias

   

   e matriz de covariâncias

   

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(1,0)

Sejam f(k) e h(k), k = 1,2,3,..., respectivamente, as funções de autocorrelação e autocorrelação parcial de um modelo ARIMA(p,d,q). Considere as seguintes afirmações: I. No modelo ARIMA(0,d,1), a região de admissibilidade do modelo é −1 < θ < 1, onde θ é o parâmetro de médias móveis do modelo. II. No modelo ARMA(0,d, 2), f(1) = f(2) e f(k) = 0 para k > 2 III. No modelo ARIMA(1,d,1) f(k) decai exponencialmente após k = 1 e h(k) é dominada por senoides amortecidas após k = 1. IV. No modelo ARIMA(1,d, 0) , f(1) = φ, onde φ é o parâmetro autorregressivo do modelo.
Está correto o que se afirma APENAS em

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   Simulado TRT 20° REGIÃO (SE | Analista Judiciário – Estatística 1

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   Para resolver à questão use, das informações dadas a seguir, as que julgar apropriadas.Se Z tem distribuição normal padrão, então:P(Z < 0,4) = 0,655; P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,2) = 0,885 P(Z < 1,4) = 0,919; P(Z < 1,64) = 0,95; P(Z < 2,0) = 0,977; P(Z < 2,4) = 0,997Seja

   

   uma variável aleatória normal bivariada com vetor de médias

   

   e matriz de covariâncias

   

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(1,0)

Considere as seguintes afirmações relativas à Análise Multivariada:
I. A análise de Correlação canônica é considerada uma técnica de interdependência, isto é, nessa análise as variáveis em questão não podem ser consideradas como dependentes ou independentes. II. O propósito básico da análise discriminante é estimar a relação entre uma variável dependente categórica com base em um conjunto de variáveis independentes métricas. III. A análise de agrupamentos é uma técnica analítica cujo objetivo é classificar uma amostra de entidades (indivíduos ou objetos) em um número menor de grupos mutuamente excludentes, com base nas similaridades entre as entidades. IV. A análise de correspondência usa o qui-quadrado para padronizar os valores de contingência e formar a base para a associação ou similaridade.
Está correto o que se afirma APENAS em

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   Simulado TRT 20° REGIÃO (SE | Analista Judiciário – Estatística 1

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   Para resolver à questão use, das informações dadas a seguir, as que julgar apropriadas.Se Z tem distribuição normal padrão, então:P(Z < 0,4) = 0,655; P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,2) = 0,885 P(Z < 1,4) = 0,919; P(Z < 1,64) = 0,95; P(Z < 2,0) = 0,977; P(Z < 2,4) = 0,997Seja

   

   uma variável aleatória normal bivariada com vetor de médias

   

   e matriz de covariâncias

   

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(1,0)

Sabendo que a probabilidade da variável aleatória X assumir um valor inferior a 2 é igual a 0,115, o valor de μ_x é igual a

(1,0)

Sabendo que a probabilidade de Y assumir um valor entre 1 e 5 é igual a 0,477, o valor de σ_y²é igual a

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   Simulado TRT 20° REGIÃO (SE | Analista Judiciário – Estatística 1

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   Para resolver à questão use, das informações dadas a seguir, as que julgar apropriadas.Se Z tem distribuição normal padrão, então:P(Z < 0,4) = 0,655; P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,2) = 0,885 P(Z < 1,4) = 0,919; P(Z < 1,64) = 0,95; P(Z < 2,0) = 0,977; P(Z < 2,4) = 0,997Seja

   

   uma variável aleatória normal bivariada com vetor de médias

   

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(1,0)

Suponha que μ_x = 4 e que 25 σ_y²= . Nessas condições, a probabilidade expressa por P(14 < U < 25), onde U é a variável aleatória definida por U = aZ, com a = [2, −1], é igual a

(1,0)

A caixa A tem 5 cartas numeradas de 1 a 5. A caixa B tem 8 cartas numeradas de 1 a 8. A caixa C tem 10 cartas numeradas de 1 a 10. Uma caixa é selecionada ao acaso e uma carta é retirada. Se o número da carta é impar, a probabilidade de a carta selecionada ter vindo da caixa B é

(1,0)

Um atributo X tem distribuição normal com média µ e variância populacional δ² desconhecida. A partir de uma amostra aleatória de tamanho 25 da população definida por X, considerada de tamanho infinito, deseja-se testar a hipótese

(hipótese nula) contra

(hipótese alternativa) por meio do teste t de Student, a um nível de significância a. A média amostral apresentou um valor igual a

e variância amostral um valor igual a 4. Seja o valor tabelado t a na distribuição t de Student (24 graus de liberdade) tal que a probabilidade

Sabendo-se que

não foi rejeitada, tem-se que o valor de

foi no máximo igual a

(1,0)

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