Usando a distribuição normal (contínua) para...

Usando a distribuição normal (contínua) para aproximar uma binomial (discreta) é necessária associar um intervalo (na distribuição contínua) ao valor discreto. Essa...

Q1049660 • Estatística • Principais Distribuições de Probabilidade • IBFC • EBSERH • Engenheiro de Segurança do Trabalho • 2023

Usando a distribuição normal (contínua) para aproximar uma binomial (discreta) é necessária associar um intervalo (na distribuição contínua) ao valor discreto. Essa associação é:

a) variável discreta
b) variável contínua
c) distribuição
d) correção de continuidade
e) aproximação

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Questões sobre Principais Distribuições de Probabilidade

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Q1141086 • Estatística • Principais Distribuições de Probabilidade • Marinha • CAP • Praça da Marinha • 2025
Durante um teste de alarme em uma base, a probabilidade de um militar atender corretamente ao alarme é de 0,85. Em um pelotão de 6 militares, qual é a probabilidade de exatamente 5 militares atenderem corretamente ao alarme?
- a) 6 x (0,85)⁵ x (0,15)¹
- b) 6 x (0,85)⁴ x (0,15)²
- c) 6 x (0,85)⁶ x (0,15)°
- d) 5 x (0,85)⁵ x (0,15)¹
- e) 5 x (0,85)⁴ x (0,15)²
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Q1133701 • Estatística • Principais Distribuições de Probabilidade • VUNESP • EsFCEx • Especialidade Estatística • 2026
Com relação às propriedades e relações entre distribuições de probabilidade, assinale a alternativa correta.
- a) O quadrado de uma variável aleatória com distribuição exponencial é uma variável aleatória com distribuição qui-quadrado com 2 graus de liberdade.
- b) A soma de variáveis aleatórias independentes com distribuição normal padrão é uma variável aleatória com distribuição qui-quadrado.
- c) O produto de variáveis com distribuição Poisson com parâmetro λ é um caso particular de uma distribuição exponencial com parâmetro λ.
- d) O quadrado de uma variável aleatória com distribuição normal padrão é uma variável aleatória com distribuição qui-quadrado com 1 grau de liberdade.
- e) O produto de variáveis com distribuição exponencial com parâmetro λ é um caso particular de uma distribuição gama (1, λ).
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Q1132537 • Estatística • Principais Distribuições de Probabilidade • Marinha • MARINHA • Sistema de Armas • 2026
Durante um exercício de tiro, o canhão principal de uma Fragata realiza uma sequência de 5 disparos contra um alvo de superfície. Sabe-se que a probabilidade de acerto em cada disparo é de 2/5, sendo os disparos independentes entre si. Determine a probabilidade de o canhão atingir o alvo exatamente 2 vezes e a probabilidade de não atingir o alvo em nenhum dos disparos, respectivamente, e assinale a opção correta.
- a) 12,29% e 7,78%
- b) 23,04% e 7,78%
- c) 34,56% e 7,78%
- d) 23,04% e 10,24%
- e) 34,56% e 10,24%
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4

Q1124214 • Estatística • Principais Distribuições de Probabilidade • Fundação FAPEC • UFGD • Economista • 2025
Os modelos de regressão Poisson e binomial negativo fazem parte do que é conhecido por modelos de regressão para dados de contagem. A respeito dessas abordagens, é correto afirmar que:
- a) um modelo de regressão Poisson pode ser usado para estimar um modelo quando a variável dependente for quantitativa e apresentar superdispersão nos dados.
- b) a qualidade de ajuste dos modelos pode ser avaliada por meio do teste Shapiro-Francia.
- c) a distribuição do modelo de regressão binomial negativo é binomial, e a da regressão Poisson é Poisson.
- d) o principal teste para verificação da existência de superdispersão nos dados da variável dependente é o teste de Cameron e Trivedi.
- e) o modelo Poisson negativo inflacionado de zeros é estimado a partir da combinação de uma distribuição Bernoulli com uma distribuição Poisson-Gama.
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5

Q1118203 • Estatística • Principais Distribuições de Probabilidade • CESPE CEBRASPE • INSS • Estatística
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Uma pesquisa realizada nas ruas de uma grande cidade mostrou que a maioria dos passageiros ocupantes dos bancos traseiros dos veículos não usa o cinto de segurança. Por esse motivo será promovida uma grande ação educativa para lembrar aos usuários de veículos automotores acerca da importância do uso de cinto de segurança. Atualmente, entre os que sofrem acidentes de trânsito por colisão, a probabilidade de um passageiro sofrer uma lesão grave é igual a α. Com a ação educativa, espera-se que essa probabilidade seja reduzida para 0,5 × α, em que 0 < α < 0,25. Para avaliar a efetividade dessa ação educativa, um ano depois, será efetuado um estudo com as N_A pessoas que sofreram acidente de trânsito por colisão de um ano da ação até a promoção da ação, e as N_B pessoas que sofreram acidente de trânsito por colisão do instante da promoção da ação educativa até um ano depois. As variáveis N_A e N_B seguem distribuições de Poisson independentes, respectivamente, com médias λ_A > 0 e λ_B > 0, e o número de pessoas a serem observadas nesse estudo será N = N_A + N_B.

Com base nessas informações, julgue o item a seguir.

A soma N é uma variável aleatória que segue uma distribuição de Poisson, cuja variância é igual a (λ_A + λ_B)² – 2 λ_Aλ_B.
- a) Certo
- b) Errado
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6

Q1117961 • Estatística • Principais Distribuições de Probabilidade • CESPE CEBRASPE • INSS • Engenheiro Elétrico
Com relação à estrutura mecânica de materiais, julgue o item que se segue.

Bons materiais estruturais têm, tipicamente, razão de Poisson maior que 100.
- a) Certo
- b) Errado
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7

Q1069981 • Estatística • Principais Distribuições de Probabilidade • CEPERJ • SEFAZ RJ • Oficial de Fazenda
Suponha que a variável aleatória X tenha distribuição binomial com média 3,5 e variância 1,75. Nesse caso, a probabilidade P(X ≥ 2) será igual a:
- a) 1/2
- b) 15/16
- c) 8/128
- d) 21/128
- e) 29/128
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Q1068394 • Estatística • Principais Distribuições de Probabilidade • VUNESP • EsFCEx • Estatística • 2024
Considere que a função de densidade da variável aleatória contínua uniforme, X, no intervalo [13, 25] modela razoavelmente um fenômeno de interesse. Dessa forma, o valor esperado e a variância dessa variável aleatória serão respectivamente:
- a) 354; 38
- b) 38; 354
- c) 38; 19
- d) 19; 14
- e) 19; 12
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Q1068393 • Estatística • Principais Distribuições de Probabilidade • VUNESP • EsFCEx • Estatística • 2024
Considere X uma variável aleatória discreta, em queX ~ Binomial(n, p).
Sobre essa distribuição, é correto afirmar que
- a) a função geradora de momentos é dada por: M_X^(t) = (p e^t + 1 – p)ⁿ
- b) o terceiro momento dessa variável aleatória não existe, então não é possível determinar o coeficiente de curtose.
- c) a função geradora de momentos é dada por: MX^(t) = (p e^t + 1 – n)^p
- d) o segundo momento dessa variável aleatória é dado por: p (n p – p + 1)
- e) o segundo momento dessa variável aleatória é dado por: n p (n p + p – 1)
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10

Q1066414 • Estatística • Principais Distribuições de Probabilidade • CESGRANRIO • CNU • tarde • 2024
Seja uma população regida por uma distribuição de probabilidade com médiaθe variância 25. A fim de se estimar o valor do parâmetroθ, propôs-se o estimador T(X₁ , X₂ ) =αX₁ +βX₂ a partir de uma amostra de tamanho 2, de tal forma que o estimador assim definido seja não tendencioso e tenha variância 13, com aα> 0 eβ> 0 .
Qual o valor deα xβ?
- a) 6 / 25
- b) 2 / 9
- c) 3 / 16
- d) 4 / 25
- e) 1
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