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Analise a tabela a seguir.


Imagem associada para resolução da questão


Seja v uma amostra de uma variável aleatória gaussiana de média 0 e variância 1. A tabela mostra a probabilidade de v ser menor que alguns valores x entre 0,0 e 1,9.


Uma segunda variável aleatória w também é uma distribuição gaussiana, porém de média 1 e variância 4.


A probabilidade da soma de 16 amostras independentes de w ser maior que 24 é

Um engenheiro monitora um processo de retífica de eixos com o Controle Estatístico de Processo. Um eixo produzido está dentro dos limites de especificação quando seu diâmetro está entre 49,98 mm e 50,02 mm. Os dados históricos indicam que o diâmetro dos eixos segue uma distribuição normal, com média de 50,00 mm e desvio padrão de 0,01 mm.


A porcentagem aproximada de eixos produzidos em que se espera obter um diâmetro dentro dos limites de especificação é

No segmento premium de um banco, um gerente é responsável por atender 5 clientes e oferecer a eles um determinado produto financeiro. O número de clientes desse gerente que contratarão o produto segue uma distribuição binomial, cujo valor esperado é 1.


A probabilidade de que esse gerente não consiga vender o produto a nenhum de seus clientes é de, aproximadamente,

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Quando se projetam estruturas em concreto, alguns itens devem ser observados. A razão entre a deformação transversal associada à deformação longitudinal na direção do esforço de tração é chamada de coeficiente de Poisson. Para as tensões de compressão que são menores que 0,5 fc e tensões de tração menores que fct, o coeficiente de Poisson que deve ser adotado é de
Considere uma amostra x1, …, xn da distribuição de Poisson com parâmetro λ. Considere uma distribuição a Priori para λ uma distribuição Gama(2,2). Se em uma amostra da distribuição de Poisson com tamanho n=10, o valor da média amostral foi de 7, o estimador de Bayes com relação à perda quadrática (valor esperado da distribuição a posteriori) é