Uma vez definida uma variável aleatória, é importante descrever como os possíveis valores podem ocorrer por meio de uma distribuição de probabilidades, a qual pode ser discreta ou contínua, conforme a natureza da própria variável. Escolhida essa natureza, pode-se optar entre as distribuições mais usuais, caso se encaixe no caso em estudo. A respeito das distribuições de probabilidade, julgue o item que se segue.

Considere que um apostador, lançando dois dados, aposte que a soma dos resultados será 7 e repete essa aposta até obter sucesso, com interesse na probabilidade de conseguir sucesso no quarto lançamento. Nesse caso, o apostador deverá usar a distribuição normal.

Duas amostras aleatórias são retiradas de duas populações distintas e independentes. A amostra de tamanho 4, {X₁, X₂, X₃, X₄}, da primeira população, é composta de variáveis aleatórias independentes, normalmente distribuídas, com média 5 e variância 20. A amostra de tamanho 5, {Y₁, Y₂, Y₃, Y₄, Y₅}, da segunda população, é também composta de variáveis aleatórias independentes, normalmente distribuídas com média 8 e variância 35.

Definindo-se !$ \Phi !$(z) = P(Z !$ \le !$ z) como a função de distribuição de uma variável aleatória Z normal padrão, e !$ \overline{X}_4 !$ e !$ \overline{Y}_5 !$ como as médias das duas amostras, qual o valor de P(!$ \overline{Y}_5 - \overline{X}_4 \ge 4 !$)?

Seja X uma variável aleatória com distribuição de Pareto com parâmetros 3 e 2, ou seja, a função de densidade de probabilidade é dada por

!$ f(x) = \begin{cases} {\large{24 \over x^4}}, x \ge 2 \\ 0, x < 2 \end{cases} !$

Qual o valor da mediana de X?

De acordo com a Agência Internacional de Energia Atômica, os objetivos da Análise Probabilística de Segurança (APS) são: a identificação e o delineamento de combinações de eventos que possam levar a uma situação de evento severo; a avaliação da probabilidade esperada de ocorrência para cada combinação e a análise de consequências. Para cumprir estes objetivos, a APS deve integrar informações sobre o projeto das instalações, práticas e histórico de operação, confiabilidade de componentes, comportamento humano, fenômenos de acidente e, no caso de uma aplicação mais ampla,

A principal diferença entre Análise dos Modos de Falha e Efeitos (Fault Mode and Effect Analysis – FMEA) e Análise de Criticidade e Modo de Efeito de Falhas (Failure Mode Effects and Criticality Analysis – FMECA) se dá pelo fato de que a FMEA é uma técnica mais qualitativa e que avalia os possíveis modos de falha dos itens, enquanto a FMECA é uma técnica quantitativa que identifica a função de cada componente, seus potenciais modos de falha, os efeitos e suas causas e faz a classificação em relação aos graus de criticidade.

A técnica FMECA é utilizada para classificar as(os)

Após o acidente na Usina Nuclear de Fukushima Daiichi, no Japão, em 2011, a preocupação da comunidade internacional aumentou com relação aos eventos externos, podendo ser eventos sísmicos, incêndios, enchentes ou alagamentos, ventos fortes e mísseis induzidos por ventos fortes, acidentes com meios de transporte fora do sítio, vazamento de substâncias tóxicas fora do sítio e condições climáticas severas.

A estimativa de métricas de risco, como a Frequência de Danos ao Núcleo (Core Damage Frequency – CDS), para eventos iniciadores externos com baixa frequência de ocorrência e alto impacto na segurança da instalação nuclear, como eventos sísmicos, ainda possui um nível alto de incerteza em razão da(o)

A Análise dos Modos de Falha e Efeitos (Fault Mode and Effect Analysis – FMEA), além de apresentar um foco maior em processos e produtos, considera para a análise da criticidade uma multiplicação simples dos fatores de severidade (S), ocorrência (O) e detecção (D). A partir da incorporação da Análise de Confiabilidade Humana (ACH), podem ser considerados fatores como inteligibilidade ou cognição (I) e estresse (E), para avaliar os modos de falha considerando fatores humanos. Para reduzir a imprecisão do cálculo do índice de probabilidade de risco (Risk Priority Number – RPN), pode ser utilizada uma Composição Probabilística de Preferências (CPP).

A imprecisão é inerente à subjetividade e aos erros de avaliação nos processos de tomada de decisão individual ou em grupo. Por isso, é natural assumir, para a avaliação de cada alternativa sob cada critério, um comportamento

A confiabilidade é a capacidade de um item desempenhar uma função requerida sob condições especificadas, durante um dado intervalo de tempo. Muitas vezes, os problemas relacionados à confiabilidade são atribuídos à manutenção, no entanto, existem outras funções que afetam a confiabilidade de sistemas e de equipamentos e que estão relacionados à confiabilidade humana, à do equipamento, à da liderança e à do processo.

Alguns fatores que influenciam a confiabilidade humana são

Um teste acelerado foi conduzido por 500 horas em uma amostra de 10 unidades de um componente eletrônico utilizado numa usina nuclear e apresentou uma proporção de itens falhados de 50%. Os demais itens sobreviveram além das 500 horas, sendo que seus tempos de falha são censurados à direita com a interrupção do ensaio. Dessa forma, é considerado que o limite inferior para o tempo de falha desses itens é de 500 horas, por não se conhecer o tempo exato. As falhas observadas mostram um comportamento de distribuição exponencial, com os respectivos tempos 40, 90, 170, 330 e 440 horas.

Qual é o tempo médio para falha (MTTF)?

Com o advento de uma melhor compreensão e uma maior caracterização de acidentes graves, a gestão de acidentes pode ser analisada como um processo integrado. A inter-relação de procedimentos operacionais de emergência, diretrizes de gerenciamento de acidentes graves e ações fora do local podem ser planejadas e organizadas para minimizar as consequências de acidentes graves, consideradas em todo o espectro de suas possibilidades e probabilidades, dentro dos limites de praticidade.

Uma aplicação da Análise Probabilística de Segurança (APS) que não se refere à área de mitigação e gestão de incidentes e acidentes é a(o)