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Suponha que o número de atendimentos que determinado fiscal do trabalho realiza em um período de 6 horas possa ser considerado como uma variável aleatória X, com distribuição de Poisson com média μ. Sabendo que P(X=5) = P(X=6), a probabilidade do fiscal analisar pelo menos dois processos em um período de 3 horas é
1 − 5e−4
1 − 4e−3
4e−3
1 − 7e−6
1 − e−3
Para n = 250 e q = 1,5%, sendo q a probabilidade de sucesso, a média da distribuição de Poisson (µ) é
1,50.
3,75.
5,25.
6,25.
Na venda de uma partida de 10.000 peças, o vendedor recebe a seguinte proposta do comprador A: Este examinará uma amostra aleatória de n = 100 peças e pagará R$ 10,00 por peça, se houver até duas defeituosas na amostra e pagará R$ 5,00 por peça, caso contrário. Se 4% de todas as peças são defeituosas, o valor médio que o comprador A se propõe a pagar por peça, calculado quando se faz uso da aproximação de Poisson para as probabilidades necessárias ao cálculo do referido valor médio, é, em reais, igual a
Dados:
e−4 = 0,018
e−5 = 0,007
5,10.
6,17.
6,35.
6,50.
6,84.
ln[P(X = 0)] = –1.
A quantidade diária de acidentes domésticos que têm o envolvimento de pessoas menores de idade segue uma distribuição de Poisson com média igual a 0,7 acidente/dia.
O número de passageiros que chegam a um posto de atendimento de uma empresa de aviação para fazer o check-in às quartas- feiras pela manhã tem distribuição de Poisson com taxa média de 5 passageiros por minuto. A probabilidade de chegar a esse mesmo posto, numa quarta-feira pela manhã, pelo menos 2 passageiros em 30 segundos, é de
0,575.
0,682.
0,713.
0,754.
0,814.
Suponha que um digitador, ao digitar uma página de revista com 60 linhas e 50 caracteres em cada linha, cometa erros de digitação segundo uma distribuição de Poisson com média igual a 1 erro a cada 30 caracteres digitados. Nesse caso, a probabilidade de haver mais de 120 erros de digitação nessa página será aproximadamente igual a Φ(2), em que Φ(2) é o valor da função de probabilidade acumulada de uma distribuição normal padrão no ponto 2.

Sabe-se que 2% dos itens produzidos na fábrica A são defeituosos. Selecionando-se ao acaso e com reposição uma amostra de 100 itens da produção de A, a probabilidade de pelo menos 2 serem defeituosos, probabilidade esta calculada usando a aproximação pela distribuição de Poisson, é
0,865
0,730
0,595
0,460
0,325

Considere que, para determinada companhia telefônica, as ligações que ultrapassarem 1 minuto sejam tarifadas em R$ 1,00 e as ligações de tempo inferior a 1 minuto sejam tarifadas em R$ 0,80. Nesse caso, se o número X de ligações efetuadas seguir uma distribuição de Poisson com média igual a 500 ligações por minuto e se a probabilidade de uma ligação durar mais de 1 minuto for igual a 0,10, então a arrecadação esperada em cada minuto será igual ou inferior a R$ 50,00.
Sendo o percentual de consumidores do sexo feminino que frequentam essa loja igual 70%, a probabilidade de nenhum consumidor homem entrar nessa loja durante um intervalo de 15 minutos corresponde a exp{-9/4}.


Supondo que a taxa de acidentes é igual para qualquer hora do dia, qual a probabilidade de haver dois ou mais acidentes em uma hora?
482e–48/
1– 3 e–2
1– 482e–48/
1– 49e–48
4 e–2

O número de falhas num certo tipo de placa de fórmica tem distribuição de Poisson com taxa média de 0,1 defeitos por metro quadrado. Tais placas cobrirão uma superfície plana de 2 m × 2,5 m. Se a placa não contém nenhum defeito ela é vendida por R$ 500,00 e se ela tem um defeito ou mais é vendida por R$ 200,00. O preço médio de venda desse tipo de placa é, em reais, igual a

375.
383.
387.
390.
394.
O tempo de espera, em minutos, para a utilização de um caixa eletrônico 24 horas por clientes de certos bancos, num determinado aeroporto, é uma variável aleatória exponencial com média de 4 minutos. A probabilidade de um cliente esperar até 3 minutos para utilizar esse caixa é
0,534.
0,520.
0,528.
0,466.
0,458.
É possível inferir que a distribuição da capacidade segue uma distribuição de Poisson.