A probabilidade de haver atraso na entrega de um pedido de uma diligência investigatória é igual a 0,20. Se esse atraso se concretizar, a probabilidade de ocorrer atraso no início dessa diligência é igual a 0,25. Mas, caso não haja atraso nessa entrega, a probabilidade de ocorrer atraso no início dessa diligência passa a ser igual a 0,15.

Com base nessas informações, a partir dos eventos A = atraso na entrega de um pedido de uma diligência investigatória e B = atraso no início da diligência. julgue o próximo item.

A probabilidade de ocorrer o evento A !$ \cap !$ B é inferior a 10%.

Considerando um espaço amostral !$ \Omega !$ gerado por um experimento aleatório !$ \varepsilon !$ e os eventos aleatórios !$ A_1 !$ , !$ A_2 !$ , ... contidos em !$ \Omega !$, julgue o item que se segue acerca da definição axiomática de probabilidade e seus resultados básicos.

A igualdade !$ P \Bigl ( \bigcup \limits^\infty_{ i = 1} A_i \Bigr ) = \sum^\infty_{ i = 1} P (A_i) !$ é sempre válida.

Considerando um espaço amostral !$ \Omega !$ gerado por um experimento aleatório !$ \varepsilon !$ e os eventos aleatórios !$ A_1 !$ , !$ A_2 !$ , ... contidos em !$ \Omega !$, julgue o item que se segue acerca da definição axiomática de probabilidade e seus resultados básicos.

Se os eventos !$ A_1 !$ , !$ A_2 !$, ..., !$ A_n !$ forem dois a dois disjuntos, se !$ \bigcup \limits^n_{ i = 1} A_i = \Omega !$ e se !$ B !$ for um evento do espaço amostral !$ \Omega !$, então

!$ P (B) = \sum \limits^n_{ i = 1} P (B | A_i ) P (A_i). !$

Considerando um espaço amostral !$ \Omega !$ gerado por um experimento aleatório !$ \varepsilon !$ e os eventos aleatórios !$ A_1 !$ , !$ A_2 !$ , ... contidos em !$ \Omega !$, julgue o item que se segue acerca da definição axiomática de probabilidade e seus resultados básicos.

Se !$ A_1 !$ !$ \subset !$ !$ A_2 !$ , então !$ P(A_1) !$ !$ \le !$ !$ P(A_2) !$.

A figura acima corresponde a um diagrama de dispersão entre a variável !$ y !$ (gasto percentual com saúde) e !$ x !$ (renda bruta familiar, em R$ mil), obtida com base em uma amostra de 10 famílias. Com respeito ao ajuste de um modelo de regressão linear simples na forma !$ y = ax + b + \varepsilon !$, em que !$ \varepsilon !$ é o erro aleatório e !$ a !$ e !$ b !$ são os coeficientes do modelo, foram obtidos os seguintes resultados.

erro padrão dos resíduos = 0,25 (com 8 graus de liberdade)

R² = 0,88
R² ajustado = 0,87

Com base nessas informações, julgue o item seguinte.

A variância amostral da variável regressora !$ x !$ é inferior a 10.

A figura acima corresponde a um diagrama de dispersão entre a variável !$ y !$ (gasto percentual com saúde) e !$ x !$ (renda bruta familiar, em R$ mil), obtida com base em uma amostra de 10 famílias. Com respeito ao ajuste de um modelo de regressão linear simples na forma !$ y = ax + b + \varepsilon !$, em que !$ \varepsilon !$ é o erro aleatório e !$ a !$ e !$ b !$ são os coeficientes do modelo, foram obtidos os seguintes resultados.

erro padrão dos resíduos = 0,25 (com 8 graus de liberdade)

R² = 0,88
R² ajustado = 0,87

Com base nessas informações, julgue o item seguinte.

O teste-F para a análise de variância do modelo apresentou p-valor inferior a 5 × 10^-5.

A figura acima corresponde a um diagrama de dispersão entre a variável !$ y !$ (gasto percentual com saúde) e !$ x !$ (renda bruta familiar, em R$ mil), obtida com base em uma amostra de 10 famílias. Com respeito ao ajuste de um modelo de regressão linear simples na forma !$ y = ax + b + \varepsilon !$, em que !$ \varepsilon !$ é o erro aleatório e !$ a !$ e !$ b !$ são os coeficientes do modelo, foram obtidos os seguintes resultados.

erro padrão dos resíduos = 0,25 (com 8 graus de liberdade)

R² = 0,88
R² ajustado = 0,87

Com base nessas informações, julgue o item seguinte.

É correto inferir que o modelo possui boa qualidade de ajuste com base no valor em percentual do coeficiente de explicação do modelo, que foi igual a 88%.

A figura acima corresponde a um diagrama de dispersão entre a variável !$ y !$ (gasto percentual com saúde) e !$ x !$ (renda bruta familiar, em R$ mil), obtida com base em uma amostra de 10 famílias. Com respeito ao ajuste de um modelo de regressão linear simples na forma !$ y = ax + b + \varepsilon !$, em que !$ \varepsilon !$ é o erro aleatório e !$ a !$ e !$ b !$ são os coeficientes do modelo, foram obtidos os seguintes resultados.

erro padrão dos resíduos = 0,25 (com 8 graus de liberdade)

R² = 0,88
R² ajustado = 0,87

Com base nessas informações, julgue o item seguinte.

O coeficiente de correlação entre gastos com saúde e renda foi inferior a -0,8.

A figura acima corresponde a um diagrama de dispersão entre a variável !$ y !$ (gasto percentual com saúde) e !$ x !$ (renda bruta familiar, em R$ mil), obtida com base em uma amostra de 10 famílias. Com respeito ao ajuste de um modelo de regressão linear simples na forma !$ y = ax + b + \varepsilon !$, em que !$ \varepsilon !$ é o erro aleatório e !$ a !$ e !$ b !$ são os coeficientes do modelo, foram obtidos os seguintes resultados.

erro padrão dos resíduos = 0,25 (com 8 graus de liberdade)

R² = 0,88
R² ajustado = 0,87

Com base nessas informações, julgue o item seguinte.

Considerando que 1 < !$ x !$ < 10, é correto inferir que, a cada mil reais adicionais na renda bruta familiar, o gasto com saúde é reduzido em R$ 200,00.

Para a avaliação da qualidade do atendimento policial em um município, foram aplicados questionários para cidadãos que compareceram, em determinada semana, nos postos policiais do município para solicitar algum tipo de serviços. Essa avaliação considerou uma estratificação da amostra por nível de escolaridade, tendo sido estabelecida a seguinte alocação amostral: 170 pessoas com escolaridade de nível fundamental, 100 pessoas com nível médio e 50 de nível superior. A partir desse levantamento, foram produzidos os seguintes resultados.

A estatística qui-quadrado possui 4 graus de liberdade e foi igual a 26,2879 e o p-valor correspondente foi igual a 2,758 × 10^-5. O coeficiente de contingência (C) e o coeficiente de contingência modificado (T) foram os seguintes: C = 0,2755; T = 0,1433. Com base nessas informações, julgue o item subsequente.

Apesar de a associação entre escolaridade e grau de satisfação ser estatisticamente significativa, essa associação é fraca.