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Um modelo simplificado para a variação no preço de uma ação supõe que a cada dia o preço pode tanto subir uma unidade (+1) com probabilidade p, como cair uma unidade (-1) com probabilidade 1-p. Também supõe-se que as mudanças a cada dia sejam independentes. Com base nesse modelo, a probabilidade de que o preço da ação tenha caído no primeiro dia de observação, dado que após três dias de observação o preço da ação subiu em uma unidade é:
Acerca das distribuições de probabilidade e do teorema do limite Central , julgue os itens seguintes.
Pode-se utilizar a distribuição binomial para, por exemplo, calcular a probabilidade de se encontrar k sementes que sofreram mutações genéticas, em um lote de n sementes selecionadas ao acaso sem reposição.
A única família de distribuições paramétricas de probabilidade (não-degenerada) que satisfaz a condição de que a média deve ser maior do que a variância, entre as alternativas a seguir, é a:
Acerca das distribuições de probabilidade e do teorema do limite Central , julgue os itens seguintes.
Em uma cidade de população numerosa, uma amostra aleatória simples de tamanho 100 é coletada para avaliar a opinião sobre um projeto municipal. A amostra revelou 60 favoráveis ao projeto e 40 contrários. Se, de fato, os adultos dessa cidade estão igualmente divididos com relação ao projeto (50% são favoráveis e 50% são contrários), a probabilidade de se obter maioria de 60 ou mais a favor, numa amostra aleatória simples de tamanho 100, é, aproximadamente:
ATENÇÃO: O enunciado a seguir vale para as questões 74 e 75.
O conjunto de valores de para o qual f(x) é uma função de densidade de probabilidade é:
O critério da fatoração pode ser um bom recurso para a determinação de estatísticas suficientes. De um modo geral, esse critério diz que se X1, X2,..., Xn representa uma amostra aleatória simples de uma densidade parametrizada por um vetor de parâmetros , então um conjunto de estatísticas T1 = t1(X1, X2,..., Xn), (T2 = t2(X1, X2,..., Xn),..., Tk = tk(X1, X2,..., Xn) é conjuntamente suficiente para se a função de densidade de probabilidade conjunta de X1, X2,..., Xn pode ser fatorada como:
o produto de duas funções tais que uma envolve e a outra é não negativa e só depende de x1, x2, ..., xn através das funções t1, t2, ... tk;
o produto de duas funções não negativas que não envolvem e só dependem de x1, x2, ..., xn através das funções t1, t2, ... tk;
o produto de duas funções tais que uma é positiva e monótona crescente e a outra é não negativa e não depende de x1, x2, ..., xn;
o produto de duas funções tais que uma é não negativa e não envolve e a outra é não negativa e só depende de x1, x2, ..., xn através das funções t1, t2, ... tk;
o produto de duas funções tais que uma é absolutamente contínua e depende de e a outra depende de x1, x2, ..., xn através das funções t1, t2, ... tk e de .
A probabilidade deste aparelho estar ocioso por, pelo menos, um dia na semana é maior ou igual a 0,80.
Se X1, X2,..., Xn representa uma amostra aleatória simples de uma distribuição exponencial com média 1/ desconhecida e se a distribuição a priori de é uma distribuição gama com parâmetros então a distribuição a posteriori de dado que Xi = xi, i = 1, 2,..., n é uma distribuição gama com parâmetros:
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