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Se X é uma variável aleatória com média 10 e desvio padrão 4, e se Y = 30 – 2X, então a média e o desvio padrão de Y valem, respectivamente:
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Suponha que se pretende estimar a média !$ \mu !$ de uma variável aleatória contínua com variância conhecida igual a 400. O tamanho da amostra para que possamos garantir, usando o teorema central do limite, que o valor da média amostral não diferirá do valor de !$ \mu !$ por mais de 1 unidade, com 95% de probabilidade, é no mínimo igual a:
Observação: se Z tem distribuição normal padrão, então P[ Z < 1,96 ] = 0,975
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Suponha que X tenha distribuição exponencial com parâmetro !$ \gamma !$= 0,25, ou seja, a função de densidade de probabilidade de X é dada por f(x) = 0,25e-0,25x, x > 0, f(x) = 0, nos demais casos.
A média de X é então igual a:
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Duas variáveis aleatórias discretas X e Y têm função de probabilidade conjunta dada por
| Valores de Y | ||||
| 0 | 1 | 2 | ||
| Valores de X | 0 | 0,1 | 0,2 | 0,2 |
| 1 | 0,2 | 0,2 | 0,1 | |
Assim, por exemplo, P[ X = 0; Y = 1 ] = 0,2.
A covariância entre X e Y é então igual a:
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- Estatística DescritivaMedidas de Tendência CentralMédiasMédia AritméticaMédia Simples (Não Agrupados)
A média das idades de um grupo de nove pessoas é igual a 31. Se uma décima pessoa, de 36 anos, se juntar ao grupo, a média do novo grupo, agora com dez pessoas, será igual a:
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Suponha que os seguintes dados tenham sido obtidos para uma ANOVA com um fator:

Completando a tabela, verifica-se que o valor da estatística F é igual a:
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Considere que um processo Poisson esteja ocorrendo no tempo com uma taxa média de ocorrência igual a
e suponha que uma ocorrência tenha acabado de acontecer.
Se T é o tempo necessário até que a próxima ocorrência do processo aconteça, então T tem distribuição:
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Para se testar se uma droga é capaz de diminuir, em média, a temperatura de pacientes após certo tempo, uma amostra de quatorze pessoas foi observada e mostrou os dados a seguir.
| paciente | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| Temp. antes (ºC) | 37,2 | 37,8 | 37,5 | 38,1 | 38,2 | 37,5 | 37,4 |
| Temp. depois (ºC) | 36,2 | 37,0 | 37,6 | 37,0 | 38,4 | 37,0 | 37,8 |
| paciente | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
| Temp. antes (ºC) | 37,4 | 38,0 | 37,9 | 39,0 | 38,0 | 37,8 | 40,0 |
| Temp. depois (ºC) | 36,5 | 36,9 | 37,7 | 38,0 | 37,5 | 38,2 | 38,6 |
Para testar se a média populacional antes da administração da droga é maior do que a média depois, a estatística de teste do sinal para essa amostra é, então, igual a:
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Suponha que, para estimar uma proporção p populacional de pessoas favoráveis a certa proposta governamental, uma amostra aleatória simples seja observada e mostre que, de 400 indivíduos pesquisados, 200 manifestaram-se favoráveis à proposta.
Lembrando que, se Z tem distribuição normal padrão P[Z < 1,96] = 0,975, um intervalo de 95% de confiança aproximado para p será dado por:
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Se X é uma variável aleatória com média 20 e variância 4, então a variável Y = 5X – 100 tem média e variância iguais, respectivamente, a:
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