Em uma determinada empresa, todos os engenheiros são provenientes de três universidades, \( U \)₁,\( U \)₂ \( e \) \( U \)₃, as quais contribuem proporcionalmente com 30%, 45% e 25% dos engenheiros, respectivamente. Ademais, sabe-se que apenas 2%, 3% e 2% dos egressos são passíveis de capacitação técnica. Portanto, ao se entrevistar um engenheiro aleatoriamente, a probabilidade que ele seja passível de capacitação técnica é:

Em uma grande transportadora, sabe-se que a probabilidade deum caminhão partir de um porto no horário marcado é \( P \)(\( D \)) = 0,83; a probabilidade de que chegue na hora prevista é \( P \)(\( A \)) = 0,82; e a probabilidade de que parta e chegue na hora é 78%. Sendo assim, a probabilidade de que o caminhão chegue na hora, dado que partiu na hora, é aproximadamente:

Uma simulação no Python relaciona notas com o quantitativo de um grupo de estudantes, conforme a imagem a seguir:

Distribuição de Frequências:
Intervalo de Notas  Número de Estudantes
0            0-2.0                     5
1            2-4.0                    12
2            4-6.0                    15
3            6-8.0                    12
4           8-10.0                     6

Analisando tanto a distribuição de frequência quanto o histograma, pode-se afirmar CORRETAMENTE que:

Um engenheiro deseja prever o tempo de resfriamento \( Y \)(em minutos) de uma liga metálica com base na temperatura inicial \( X \) (em ºC), mediante as 4 observações tabuladas a seguir:

Sabe-se, ainda, que a relação entre essas variáveis tem um comportamento quase linear, o que sugere um modelo de regressão linear. Dessa forma, o tempo estimado de resfriamento, caso a temperatura inicial fosse de 210º C, seria:

O Teorema de Chebyshev é um importante resultado da estatística, por meio do qual é possível fazer afirmações acerca de dados que devem estar contidos em um número específico de desvios padrão da média. Ao se considerar \( z \) = 4 desvios

padrão em relação à média, pode-se AFIRMAR que: