Um analista de confiabilidade está interessado em estudar o tempo médio entre falhas consecutivas (TBF – Time Between Failures) em equipamentos hospitalares de alta complexidade. Para modelar essa variável aleatória contínua e não negativa, a distribuição Exponencial é frequentemente utilizada. Em relação às propriedades da distribuição Exponencial e suas aplicações em análise de confiabilidade, julgue os itens a seguir:
I. Se T ~ Exponencial (?) (com função densidade ƒ(t) = ? e??t , t ? 0, e média 1/?), então a função de risco (taxa de falha) é constante e igual a ?, o que caracteriza ausência de memória: P (T > t + s ? T > s) = P (T > t).
II. A distribuição Exponencial é o único modelo contínuo com propriedade de falta de memória, e isso a torna inadequada para modelar equipamentos com desgaste (taxa de falha crescente), mas adequada para falhas aleatórias não relacionadas ao envelhecimento.
III. Se o número de falhas em um intervalo de tempo segue um processo de Poisson homogêneo com taxa ?, então o tempo entre falhas consecutivas segue uma distribuição Exponencial com média 1/?. Além disso, o tempo até a k-ésima falha segue uma distribuição Gama (Erlang) com parâmetros k e ?.
IV. Para uma amostra aleatória T1, T2, … , Tn i.i.d. Exponencial(?), o estimador de máxima verossimilhança de ? é ? = 1/T?, que é um estimador não viesado para ?.
V. O coeficiente de variação (CV) da distribuição Exponencial é igual a 1, independentemente do valor de ?, o que significa que o desvio padrão é igual à média. Esse é um critério diagnóstico útil para verificar a adequação do modelo exponencial a dados empíricos.
Assinale a alternativa com a sequência CORRETA (V/F):
