Questões de Concurso sobre Exponencial

 
 
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Considere uma variável aleatória X, com distribuição normal, média igual a 3 e variância igual a 9, e uma variável aleatória Y, com distribuição exponencial e média igual a 3. Os quantis q(0,25) aproximados de X e Y são, respectivamente,


A

0,98 e -3ln(0,75).


B

1,50 e -3ln(0,25).


C

0,67 e -3ln(0,75).


D

0,98 e -ln(0,75)/3.


E

0,67 e -ln(0,25)/3.

Se X1, X2, ..., Xn é uma amostra aleatória simples de uma distribuição exponencial com parâmetro θ, ou seja,


f(x|θ) = θe-θx , θ > 0,


então, o estimador de θ pelo método dos momentos é


A


B


C

.


D


E

Sejam X e Y variáveis aleatórias independentes, cada uma com distribuição exponencial de parâmetro λ. A probabilidade de X ≥ 2Y é:

A
1/3.

B
1/2.

C
2/3.

D
1/4.

E
3/4.

Considere que foram gerados dois números aleatórios, u1 = 0,409 e u2 = 0,119, com distribuição uniforme em (0,1). Deseja-se, a partir deles, simular duas observações de uma variável aleatória, X, com distribuição exponencial com média igual a 0,5, e duas observações de uma variável aleatória, W, com distribuição normal com média igual 1 e desvio padrão igual a 3. Os valores simulados são, respectivamente,


A

X1 = -log(0,591)/2, X2 = -log(0,881)/2, W1 = 0,31 e W2 = -2,54.


B

X1 = -2log(0,409), X2 = -2log(0,119)/2, W1 = 0,09 e W2 = -1,18.


C

X1 = -2log(0,591), X2 = -2log(0,881), W1 = 0,09 e W2 = -1,18.


D

X1 = -log(0,591)/2, X2 = -log(0,881)/2, W1 = 1,27 e W2 = -4,54.


E

X1 = -log(0,409/2), X2 = -log(0,119/2), W1 = 0,31 e W2 = -2,54.

Suponha uma amostra aleatória simples de tamanho 2 de uma densidade exponencial com parâmetro λ > 0, e seja Y a menor das observações.


Nesse caso, Y tem distribuição


A

exponencial (λ).


B

exponencial (2λ).


C

exponencial (λ/2).


D

gama (2, λ).


E

gama (2, 2λ).

Avalie se as seguintes famílias de distribuições são uma família exponencial:


I. A família de distribuições Poisson com média desconhecida.

II. A família de distribuições normais com média conhecida e variância desconhecida.

III. A família de distribuições Beta com parâmetro α conhecido e parâmetro β desconhecido.

IV. A família de distribuições Uniforme no intervalo (0, θ), θ parâmetro desconhecido.


São de fato famílias exponenciais


A

I e II, apenas.


B

III e IV, apenas.


C

I, II e IV, apenas.


D

I, II e III, apenas.


E

I, II, III e IV.

Selecione a alternativa que representa as primitivas de (2x +2) ex²+2x+1


A

X2 +2x +1 +C


B

ex²+2x+1 +C


C

e2x+1+C


D

ex²+2x+1


E

ex²+2x+1+1

O expediente de uma Vara Trabalhista recebe, em média, 5 reclamações por hora seguindo um processo de Poisson. O expediente tem apenas um funcionário com tempo de atendimento segundo uma distribuição exponencial de média 1/3 de hora. Suponha que o processo de chegada das reclamações e o tempo de atendimento do funcionário sejam independentes e que o expediente se encontra vazio. Um advogado acaba de chegar ao expediente e o funcionário começa o atendimento. A probabilidade de o advogado ser atendido antes de chegar o próximo reclamante é

A
1/3.

B
5/8.

C
3/8.

D
1/5.

E
8/15.
O tempo médio de tramitação de um recurso (inicial até a baixa) na segunda instância de um Tribunal Regional do Trabalho é de 8 meses. Admita que o tempo de tramitação seja uma variável aleatória exponencialmente distribuída. Um recurso acaba de completar nove meses no Tribunal e, nesse caso, a probabilidade de que a tramitação exceda 10 meses é

A
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B
Imagem associada para resolução da questão

C
Imagem associada para resolução da questão

D
Imagem associada para resolução da questão

E
Imagem associada para resolução da questão

Suponha que o tempo de vida útil da lâmpada de um Scanner seja distribuído exponencialmente com parâmetro horas.


Se T representa a durabilidade da lâmpada, é correto afirmar que:


A

P (T > 600) = 0,50;


B

P (200 < T < 600) = 0,25;


C

P (T > 1500) = 1 - e-2;


D

P (T > 1200 T > 300) = P (Y > 900);


E

P (T < 450) = 1 - e-2/5.

Considere-se uma amostra aleatória 𝑋1 ,𝑋2 ,𝑋3 ,𝑋4 , em que 𝑋𝑘 represente o tempo gasto (em horas) na 𝑘–ésima obra de drenagem em determinado aterro sanitário (para 𝑘 = 1,2,3,4). Essas variáveis aleatórias são independentes e identicamente distribuídas e cada 𝑋𝑘 é exponencial com média igual a quarenta horas. Nessa situação, sendo 𝑀 uma variável aleatória que represente o tempo mínimo dessa amostra, ou seja, 𝑀 = min{𝑋1 ,𝑋2 ,𝑋3 ,𝑋4 }, o valor esperado da variável aleatória 𝑀 será igual a


A

8 h.


B

9 h.


C

10 h.


D

11 h.


E

12 h.

Considerando que X1, X2, ..., Xn represente uma amostra aleatória simples retirada de uma distribuição exponencial com média 𝜇 e variância 𝜎 2 e que , assinale a alternativa correta.


A

O estimador de máxima verossimilhança para a variância 𝜎 2 é 2=


B

O estimador de máxima verossimilhança para o coeficiente de variação é .


C

O estimador de máxima verossimilhança para a média populacional 𝜇 é a mediana amostral.


D

A soma X1 + X2 + ... + Xn é uma estatística suficiente para a estimação da média 𝜇.


E

A variância amostral é o estimador de máxima verossimilhança para a variância populacional 𝜎 2 .

   
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