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Um banco deseja fazer um estudo sobre o tempo que as pessoas levam para pagar o limite utilizado no cheque especial. O estatístico responsável acredita que esse tempo pode ser modelado por uma distribuição exponencial. Entretanto, antes de prosseguir com o trabalho, ele decide fazer algumas simulações.

Considerando essa situação, julgue o item subsequente.


Para se gerar uma amostra bootstrap de tamanho 2 dos dados do conjunto A = {2, 3, 1, 5}, é suficiente retirar uma amostra sem reposição de A, sendo possíveis apenas as amostras do conjunto B = {(2,3), (2,1), (2,5), (3,1), (3,5), (1,5)}.

Um banco deseja fazer um estudo sobre o tempo que as pessoas levam para pagar o limite utilizado no cheque especial. O estatístico responsável acredita que esse tempo pode ser modelado por uma distribuição exponencial. Entretanto, antes de prosseguir com o trabalho, ele decide fazer algumas simulações.

Considerando essa situação, julgue o item subsequente.


Para gerar números aleatórios de uma distribuição exponencial, de parâmetro λ, é suficiente substituir qualquer número entre 0 e 1 pelo valor de p na função z = -ln(1-p)/λ.

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Se a distribuição conjunta de X e Y é dada conforme a tabela I a seguir, então a distribuição condicional de X, dado Y=1, é dada pela tabela II.


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Se a distribuição conjunta de X e Y é dada conforme a tabela a seguir, então E (Y) = 1.


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Se X ~ Bin(n1, p1) e Y ~ Bin(n2, p2) e X e Y são independentes, então E(X+Y) = n1n2 + p1p2.