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Um estatístico foi contratado para conduzir um teste de hipóteses acerca de uma certa máquina de encher garrafas de mel. Sabe-se que o volume de enchimento dessa máquina é normalmente distribuído. Se a variância do volume de enchimento (σ2) exceder 0,1 ml2
uma porcentagem alta de garrafas será descartada. Uma amostra aleatória de 20 garrafas foi selecionada pelo estatístico e foi obtida uma média amostral de 494 ml e uma variância amostral de 0,15 ml2. Para conduzir o teste de hipótese, a estatística de teste utilizada por esse estatístico é:
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Foi extraída uma amostra aleatória de 16 observações de uma população normal com variância 256. Um estatístico deseja testar as seguintes hipóteses nessa população:
Considerando que P (Z ≤ 2,32) = 0,99; P (Z ≤ 1,65) = 0,95; P (Z ≤ 1,5) = 0,93, e P (z ≤ 1,28) = 0,90 para
com região crítica
a probabilidade do erro tipo I é igual a
Considerando que P (Z ≤ 2,32) = 0,99; P (Z ≤ 1,65) = 0,95; P (Z ≤ 1,5) = 0,93, e P (z ≤ 1,28) = 0,90 para
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Sejam X1, X2, ..., Xn uma amostra aleatória de X, com função de densidade de probabilidade fx(x) =
Assim, uma estatística suficiente para θ é
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O peso do prato feito no restaurante universitário segue uma distribuição normal com média 620 g e variância 121 g. Considerando que P (Z ≤ 1,65) = 0,95, para Z ∼ N (0,1), o tamanho da amostra necessária, para que se tenha P (618 <
< 622) = 0,90, é
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Sejam X1, X2, ..., Xn uma amostra aleatória
de isto é, fx(x) =
Para n suficientemente grande, a distribuição amostral de
é:
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Sejam X1, X2, ..., Xn uma amostra aleatória de X, com função densidade de probabilidade
o estimador de momentos de θ obtido pelo(s) momentos(s) não central(is) é
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Uma amostra aleatória, (x1, x2, x3, x4, x5) = (1,0,1,01), foi observada de uma variável aleatória X com função de probabilidade,
Para 0 < θ < 1, a estimativa de máxima verossimilhança de θ é
Para 0 < θ < 1, a estimativa de máxima verossimilhança de θ é
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Seja X uma variável aleatória contínua com distribuição Gamada (a,b) com função de
densidade de probabilidade dada por
Sendo a > 0 e b > 0 constantes reais e
Sendo a > 0 e b > 0 constantes reais e
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O tempo de prova da disciplina de probabilidade básica pode ser modelado por uma variável aleatória com distribuição Normal, com média de 90 minutos e desvio padrão de10 minutos. Considerando que P (Z ≤ 1,65) = 0,95, para
o tempo de prova necessário para que 95% dos alunos finalizem a atividade em minutos é, aproximadamente,
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A Figura, abaixo, representa o gráfico da função de densidade de probabilidade de uma
variável aleatória contínua X, sendo k uma constante real.
Função de densidade de probabilidade da variável aleatória X
O valor esperado de X é
Função de densidade de probabilidade da variável aleatória X
O valor esperado de X é
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