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Sabe-se, com base em dados históricos, que o número de acidentados que chegam em um hospital traumatológico, durante um período de 20 minutos, é distribuído discretamente por uma função modelada por ƒ(x) = e-6 6 x / x!, x ∈ ℕ Assim, a probabilidade de que (no período indicado) mais de quatro acidentados cheguem ao hospital é:
Obs.: Use e −6 ≅ 0,00247875.
Obs.: Use e −6 ≅ 0,00247875.
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Durante o desenvolvimento de um sistema de controle de qualidade para medição de diâmetros de componentes cilíndricos, um engenheiro modela o erro de fabricação com uma variável aleatória contínua X que segue uma distribuição normal com média μ = 5mm e desvio-padrão σ = 0,02mm. O engenheiro deseja garantir que pelo menos 95% (noventa e cinco por cento) dos componentes produzidos tenham diâmetro dentro da faixa aceitável. Com base nas propriedades da função densidade normal de Gauss, ele define um intervalo simétrico em torno da média μ, de modo que:
P(μ − Zσ ≤ X ≤ μ + zσ) ≥ 0,95
Com base na distribuição normal padrão, o menor valor de z que satisfaz esse critério (e com melhor interpretação) é:
P(μ − Zσ ≤ X ≤ μ + zσ) ≥ 0,95
Com base na distribuição normal padrão, o menor valor de z que satisfaz esse critério (e com melhor interpretação) é:
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Durante a auditoria de um programa de transferência de renda, um auditor precisa estimar o valor médio recebido mensalmente pelos beneficiários de um programa do Governo Federal em uma população de 10 mil famílias. Para isso, ele sorteia aleatoriamente uma amostra de 50 famílias e obtém uma média amostral de R$ 812,00, com desvio padrão amostral de R$ 80,00. Considerando que a distribuição dos valores recebidos pode ser aproximada por uma normal e que o auditor deseja construir um intervalo de confiança de 95% para a média populacional, a amplitude total desse intervalo de confiança (isto é, a diferença entre o limite superior e inferior) é, aproximadamente:
Obs.: Use Z0,025 = 1,96.
Obs.: Use Z0,025 = 1,96.
Uma empresa de laticínios implementará três estratégias para desenvolver um novo tipo de iogurte. Devido aos custos, essas estratégias serão implementadas em momentos distintos. Mais especificamente, as estratégias E1, E2 e E3 serão aplicadas de acordo com a produção de uma demanda, sendo aplicadas, respectivamente, em 30%, 20% e 50% dos produtos. O índice de “fracassos” dessas estratégias é dado a seguir:
P(D ∣ E1 ) = 0,01, P(D ∣ E2 ) = 0,03 e P(D ∣ E3 ) = 0,02,
Sabendo-se que P(D ∣ Ei) é a probabilidade de uma estratégia fracassar, dada a estratégia j, j = 1,2,3, isso garante que, ao se escolher aleatoriamente uma estratégia e avaliar que ela fracassou, a probabilidade de se ter escolhido a estratégia E2 é:
P(D ∣ E1 ) = 0,01, P(D ∣ E2 ) = 0,03 e P(D ∣ E3 ) = 0,02,
Sabendo-se que P(D ∣ Ei) é a probabilidade de uma estratégia fracassar, dada a estratégia j, j = 1,2,3, isso garante que, ao se escolher aleatoriamente uma estratégia e avaliar que ela fracassou, a probabilidade de se ter escolhido a estratégia E2 é:
O setor de análise de riscos de um banco investigou o desempenho de um modelo supervisionado de classificação binária (risco alto ou baixo), aplicado a registros de correntistas. Após aplicar o modelo a um conjunto de 1.000 registros rotulados, ele observou que:
I- O modelo classificou corretamente 90% dos correntistas de risco baixo.
II- No total,30% dos correntistas realmente apresentavam risco alto, e dentre esses,25% foram classificados incorretamente como risco baixo.
Com base nesses dados, estima-se a acurácia do modelo em aproximadamente:
I- O modelo classificou corretamente 90% dos correntistas de risco baixo.
II- No total,30% dos correntistas realmente apresentavam risco alto, e dentre esses,25% foram classificados incorretamente como risco baixo.
Com base nesses dados, estima-se a acurácia do modelo em aproximadamente:
