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A variável aleatória contínua X tem distribuição uniforme no intervalo [a, b]. Sabe-se que a média de X é 3 e que o primeiro quartil de X é 1. Nessas condições, a variância de X é igual a
Suponha que o número de acidentes, envolvendo motociclistas, que ocorre diariamente em uma avenida marginal de uma grande cidade, seja uma variável aleatória X com distribuição de Poisson com média de λ acidentes. Sabe-se que a probabilidade de ocorrerem, diariamente, 3 acidentes é igual a probabilidade de ocorrerem 4 acidentes. Nessas condições, a probabilidade de, em um determinado dia, ocorrer pelo menos 2 acidentes é, em %, igual a
Dados: e−2 = 0,135; e−4 = 0,018.
A função de distribuição acumulada da variável aleatória contínua X é dada por:
O valor da diferença entre a moda e a média de X é igual a
A função densidade de probabilidade da variável aleatória contínua X é dada por:
onde k é uma constante apropriada para garantir que f(x) seja uma função densidade de probabilidade. Selecionando-se, aleatoriamente e com reposição, 5 valores de X dentro do intervalo 0 < x < 2, a probabilidade de que exatamente 3 sejam inferiores a 1 é igual a
Para o modelo ARMA (2,0) dado por
Está correto o que se afirma APENAS em
Uma série temporal tem como processo gerador o modelo:
Está correto o que se afirma APENAS em
A variável aleatória X tem função densidade de probabilidade dada por:
Considere a variável aleatória Y = 4X − 1. Seja g(y) a função densidade de probabilidade de Y. Nessas condições, g(y), para os valores de Y onde essa função é diferente de zero, é dada por
Sabe-se que a probabilidade de que o gasto com pessoal seja superior a 80% é igual a 0,02. Nessas condições, o valor de μ é, em %, igual a
Nessas condições, supondo que as populações de onde essas amostras foram extraídas sejam infinitas, o valor de n para que P(U > 1) = 3,6%é igual a
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