Uma variável aleatória X tem função geradora de momentos dada por mX

Uma variável aleatória X tem função geradora de momentos dada por mX(t, θ) = θ/ (θ - t), t < θ. Nesse caso, X tem distribuição

Q1028442 • Estatística • Principais Distribuições de Probabilidade • FGV • TRT 24 REGIÃO MS • Estatística Reaplicação • 2025

Uma variável aleatória X tem função geradora de momentos dada por m_X(t, θ) = θ/ (θ - t), t < θ.

Nesse caso, X tem distribuição

a) Poisson (?)
b) Normal (?, 1).
c) 9,2%.
d) 10,4%.
e) 12,6%.

Questões sobre Principais Distribuições de Probabilidade

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Q156942 • Probabilidade e Estatística • Principais distribuições de probabilidade • CESGRANRIO • IBGE • Arquivologista
Seja H a variável aleatória que representa as alturas dos cidadãos de certo país. Sabe-se que H tem distribuição normal com média 1,70 m e desvio padrão 0,04 m. A probabilidade de que um cidadão desse país tenha mais do que 1,75 m de altura é, aproximadamente,
- a) 9,9%
- b) 10,6%
- c) 22,2%
- d) 39,4%
- e) 40,6%
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Q145107 • Probabilidade e Estatística • Principais distribuições de probabilidade • FCC • TRE SP • Analista Judiciário Estatística
Suponha que o número de eleitores que chegam a uma seção de uma Zona Eleitoral no dia de uma determinada eleição, siga a uma distribuição de Poisson com uma média de chegada de 30 eleitores por meia hora. A probabilidade de que cheguem menos de 3 eleitores em 5 minutos é
- a) 12,5 e^-5.
- b) 12,5 e^-6
- c) 18,5 e^-5
- d) 17,5 e ^-5.
- e) 17,5 e ^-6.
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Q114944 • Probabilidade e Estatística • Principais distribuições de probabilidade • CESGRANRIO • IBGE • Analista de Planejamento Ciências Contábeis
Seja H a variável aleatória que representa as alturas dos cidadãos de certo país. Sabe-se que H tem distribuição normal com média 1,70 m e desvio padrão 0,04 m. A probabilidade de que um cidadão desse país tenha mais do que 1,75 m de altura é, aproximadamente,
- a) 9,9%
- b) 10,6%
- c) 22,2%
- d) 39,4%
- e) 40,6%
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Q657205 • Probabilidade e Estatística • Principais distribuições de probabilidade • FADESP • 2020
Considere as seguintes afirmações:

I. as distribuições de Bernoulli e Binomial apresentam as mesmas características e, portanto, os mesmos parâmetros;
II. repetições independentes de um ensaio de Bernoulli, com a mesma probabilidade de ocorrência de “sucesso”, dão origem ao modelo Binomial;
III. o Teorema do Limite Central garante que, para n suficientemente grande, a distribuição de Bernoulli pode ser aproximada pela distribuição de Poisson.

Pode-se afirmar que
- a) somente II está correta.
- b) I e II estão corretas.
- c) II e III estão corretas.
- d) somente III está correta.
5

Q978701 • Estatística • Principais distribuições de probabilidade • IV UFG • Prefeitura de Flores de Goiás GO • Especialista em Urgência e Emergência • 2025
Um lote de 5 unidades de um produto está sendo inspecionado, e cada unidade pode ser aprovada ou reprovada, de forma independente, com probabilidades iguais para ambos os resultados. Qual é a probabilidade de exatamente 3 unidades serem aprovadas?
- a) 6/32.
- b) 8/32.
- c) 10/32.
- d) 12/32.
6

Q1044540 • Estatística • Principais Distribuições de Probabilidade • FGV • EPE • Bioenergia • 2024
Um vendedor tem duas reuniões de vendas no mesmo dia. Na primeira reunião, ele acredita ter 70% de chance de fazer uma venda que lhe renderá R$1000. Na segunda, ele acredita ter 40% de chance de fazer uma venda que se realizada lhe renderá R$1500. Assumindo que as vendas são independentes. Quanto de comissão ele espera ganhar em dias como este?
Assim, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Podemos definir Y como sendo a v.a. comissão. Ω = {0, 1000, 1500, 2500}. ( ) A distribuição de probabilidade de Y para 0, 1000, 1500, 2500 é, respectivamente 0,18; 0,42; 0,12; e 0,28. ( ) O valor esperado é de R$ 1.050.

As afirmativas são, respectivamente,
- a) V – V – F.
- b) V – V – V.
- c) F – V – V.
- d) V – F – V.
- e) F – V – F.
7

Q1043045 • Estatística • Principais Distribuições de Probabilidade • FGV • Prefeitura de Vitória ES • Administrador • 2024
Uma população é constituída por N indivíduos, dos quais K têm uma certa característica A. Se sortearmos ao acaso n elementos diferentes dessa população, então a variável X = número de elementos que têm a característica A na amostra tem distribuição de probabilidades
- a) Hipergeométrica (N, K, n)
- b) Binomial (n, p = K/N)
- c) Geométrica (p = K/N)
- d) Normal (n/N, K/N)
- e) Poisson (Kn/N
8

Q1008500 • Estatística • Principais distribuições de probabilidade • FGV • TRT 24 REGIÃO MS • Estatística Reaplicação • 2025
Suponha que uma amostra aleatória X₁, X₂, ..., X₁₀, de tamanho n =10 será obtida de uma distribuição Bernoulli (θ), θ desconhecido.

Pretende-se usar uma densidade a priori Beta com parâmetros α = 2 e β = 2 e que será usada uma função de perda quadrática L(θ, a) = (θ – a)², com 0 < θ < 1 e 0 < a < 1.

Nesse caso, se forem observados 5 “sucessos”, a estimativa de Bayes para θ será igual a
- a) 0,3.
- b) 0,4.
- c) 0,5.
- d) 0,6.
- e) 0,7.
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Q1002798 • Estatística • Principais distribuições de probabilidade • IBFC • EBSERH • Estatística • 2023
Existem vários modelos de distribuições de probabilidades, cada um com suas características e aplicações. Assinale a alternativa que contém uma afirmação incorreta sobre as distribuições.
- a) a distribuição binomial permite um número infinito de repetições de um experimento aleatório
- b) a distribuição hipergeométrica é adequada em situações em que amostras são retiradas sem reposição
- c) a distribuição de Poisson permite calcular a probabilidade de um determinado número de eventos ocorrerem em um intervalo fixo de tempo ou espaço
- d) com a distribuição geométrica é possível calcular a probabilidade de que o primeiro sucesso ocorra em determinada tentativa
- e) na distribuição de Bernoulli o experimento admite apenas dois resultados, mutuamente exclusivos
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Q1050740 • Estatística • Principais Distribuições de Probabilidade • FGV • EPE • Tecnologia da Informação Ciência de Dados • 2024
Seja X a variável aleatória que representa o número de ocorrências de um certo evento A em t unidades de tempo. A distribuição de probabilidade de X segue a distribuição de Poisson, isto é, a probabilidade de {X = x} é dada por:

e ⁻λ^t(λt) ^x/x!

em que λ é a taxa de ocorrência por unidade de tempo.
Considerando o exposto, o valor esperado do tempo entre duas ocorrências consecutivas do evento A, é
- a) t.
- b) ?t.
- c) t/?.
- d) 1/?.
- e) 2/?.

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Uma variável aleatória X tem função geradora de momentos dada por mX(t, θ) = θ/ (θ - t), t < θ. Nesse caso, X tem distribuição

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