Lista completa de Questões de Estatística do ano 2011 para resolução totalmente grátis. Selecione os assuntos no filtro de questões e comece a resolver exercícios.
Considere uma distribuição conjunta de probabilidades, contínua e uniforme sobre o quadrado hachureado do gráfico abaixo, definido pelos intervalos nos eixos:
A probabilidade marginal de que Y > 0.7 é0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
Considere uma distribuição conjunta de probabilidades, contínua e uniforme sobre o círculo de raio 1, centrado no ponto (1, 1), como mostra o gráfico abaixo. O gráfico também mostra dois outros círculos, A e B, centrados em (1, 1) e com raios de 0,25 e 0,5, respectivamente.
A probabilidade de que um ponto (X, Y) pertença a A, dado que pertence a B, é
3/5
1/2
1/3
1/4
1/5
Quando se lança uma certa moeda, a probabilidade de o resultado ser cara é p. A moeda foi lançada dez vezes, sucessivas e independentes, e o resultado foi de 2 caras e 8 coroas. Tendo em vista este experimento, a estimativa de máxima verossimilhança de p é
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
A probabilidade de que ocorra o evento X, dado que o evento Y ocorreu, é positiva e representada por P(X/Y). Similarmente, a probabilidade de que ocorra Y, dado que X ocorreu, é representada por P(Y/X). Se P(X/Y) = P(Y/X), os eventos X e Y são
ortogonais
coincidentes
independentes
igualmente prováveis>
mutuamente exclusivos
Uma distribuição de probabilidades simétrica, com forma de sino e definida a partir de um único parâmetro v, denominado graus de liberdade, é uma distribuição:
normal.
lognormal.
qui-quadrado.
t de Student.
F de Fisher-Snedecor.
Uma pessoa lança repetidamente um dado equilibrado, parando quando obtém a face com o número 6. A probabilidade de que o dado seja lançado exatamente 3 vezes é
1/4
1/3
5/16
3/8
1/2
Seja (X,Y) uma variável aleatória bidimensional distribuída uniformemente sobre a região R = {y > 0, 0 < x < 1, x + y < 1}. A probabilidade P(Y < 3X) vale
Sejam X e Y duas variáveis aleatórias contínuas, com funções de densidade marginais fX(x) e fY(y), respectivamente, e função de densidade conjunta fX,Y(x,y). As variáveis X e Y são independentes se
fX,Y(x,y) = fX(x) fY(y)
fX,Y(x,y) = 0
E(XY) = E(X)E(Y)
X e Y têm distribuições normais
a correlação entre X e Y é igual a zero
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