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média aritmética ponderada.
média aritmética simples.
média geométrica.
1ª propriedade das proporções.
Com relação às cadeias de Markov em tempo discreto, julgue os itens seguintes.
Considere uma cadeia de Markov com 3 estados, na qual o estado 3 é absorvente e a transição do estado 1 para o estado 2 tem probabilidade igual a 1. Nesse processo, é correto afirmar que a probabilidade de transição do estado 1 para o estado 3, em k passos, é igual à probabilidade de transição do estado 2 para o estado 3, em k 1 passos.
Um aluno, para ser aprovado em uma determinada disciplina, precisa alcançar média maior ou igual a 6,0. Se ele obteve notas 4,5 e 5,5 nas provas parciais (com peso 1 cada uma), a nota mínima que precisará obter na prova final (que tem peso 2) para ser aprovado é
8,0.
7,0.
7,5.
6,5.
Em relação à fila M/M/1, julgue os itens subsecutivos.
média aritmética ponderada.
média aritmética simples.
média geométrica.
1ª propriedade das proporções.
Em relação à fila M/M/1, julgue os itens subsecutivos.
Um aluno, para ser aprovado em uma determinada disciplina, precisa alcançar média maior ou igual a 6,0. Se ele obteve notas 4,5 e 5,5 nas provas parciais (com peso 1 cada uma), a nota mínima que precisará obter na prova final (que tem peso 2) para ser aprovado é
8,0.
7,0.
7,5.
6,5.
Em relação à fila M/M/1, julgue os itens subsecutivos.
Com respeito ao modelo de regressão linear simples, assinale a opção correta.
O parâmetro de inclinação da reta é igual à tangente do ângulo formado entre a reta e o eixo Oy.
A inclinação da reta é proporcional à correlação entre a variável resposta e a variável preditora.
Se o modelo linear estiver bem ajustado, a correlação entre o resíduo do modelo e a variável resposta deve estar próxima de -1.
Se o intercepto do modelo for nulo, a variável resposta assume o valor zero quando a variável preditora for igual ao inverso da inclinação da reta.
O parâmetro de inclinação da reta é igual ao cosseno do ângulo formado entre a reta e o eixo Ox.
A variância da variável resposta do modelo de regressão é estimada pelo valor g.
O valor a + e é igual ao tamanho amostral.
O valor a é igual ao valor e.
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