Considerando que o horário de ocorrência de certo tipo de crime em determinad...

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Q958425 • Estatística • Funções de Probabilidade px e Densidade fx • CESPE CEBRASPE • Polícia Federal • Papiloscopista Policial Federal • 2021

Considerando que o horário de ocorrência de certo tipo de crime em determinado local seja representado por uma variável aleatória contínua X, cuja função de densidade é escrita como
f(x) = y(x - 12)²,
em que 0≤ x< 24 e y é uma constante de normalização (x > 0), julgue o item subsequente.
O valor da constante y é inferior a 0,01.

a) Certo
b) Errado

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Questões sobre Funções de Probabilidade px e Densidade fx

1

Q1002792 • Estatística • Funções de Probabilidade px e Densidade fx • IBFC • EBSERH • Estatística • 2023
Em relação à geração de números aleatórios por computadores, analise as afirmativas abaixo.
I. Chama-se semente o número que inicia o algoritmo de geração de números pseudoaleatórios.
II. Os números comumente gerados por um computador como aleatórios são, na verdade, pseudoaleatórios, uma vez que há um algoritmo que gera esses números.
III. Caso o algoritmo gere em algum momento o número usado como semente, a sequência de números pseudoaleatórios deverá se repetir.
IV. Os computadores têm, internamente, um gerador de números verdadeiramente aleatórios.
Estão corretas as afirmativas:
- a) I e II apenas
- b) III e IV apenas
- c) I, II, III e IV
- d) I, II e III apenas
- e) III apenas
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Q975156 • Estatística • Funções de Probabilidade px e Densidade fx • FGV • TJBA • Estatística
Seja X uma variável aleatória contínua com uma distribuição triangular, com função densidade de probabilidade não nula no intervalo [0,2], dada por f (x) = 1/2.(2- x) , sendo nula caso contrário. Então é possível afirmar que:
- a) P ( X > 1 ) = P( X ? 1) = 0,5
- b) F_x(x) = 1 - x²/₄ , é a função distribuição acumulada de X;
- c) F_x ( 1,5) = 15/16;
- d) E(X) = 3/4 , é a esperança matemática de X;
- e) Me (X) > 1, onde Me (X) representa a mediana de X.
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3

Q968732 • Estatística • Funções de Probabilidade px e Densidade fx • FCC • TRERR • Estatística
Sabendo-se que de uma população, com função densidade f(x) = αe^−αx (x ≥ 0), extraiu-se uma amostra de tamanho 8 verificando-se com base nesta amostra, que pelo método dos momentos, a estimativa de α foi igual a 0,04. A soma dos valores de todos os elementos desta amostra apresentou um valor igual a
- a) 400.
- b) 160.
- c) 180.
- d) 200.
- e) 120.
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4

Q968731 • Estatística • Funções de Probabilidade px e Densidade fx • FCC • TRERR • Estatística
De uma população com função densidade f(x) = 1/λ , 0 < x < λ, deseja-se obter pelo método da máxima verossimilhança, com base em uma amostra aleatória de tamanho 6, a estimativa pontual do parâmetro λ. Os valores dos elementos da amostra, em ordem crescente, foram iguais a 4, 5, 6, 6, 7 e 8. O desvio padrão desta população, calculado conforme a estimativa de λ, foi de
- a) 5?3/3.
- b) 4?3/3 .
- c) 2?3/9 .
- d) 3?3/4 .
- e) ?3.
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Q960700 • Estatística • Funções de Probabilidade px e Densidade fx • CONSULPLAN • TRF 2a REGIÃO • Estatística
Sobre o Teorema de Neyman-Pearson, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.
( ) Um teste que satisfaz as condições do Teorema de Neyman-Pearson é um teste uniformemente mais poderoso de nível α.
( ) Para todo teste de hipóteses existe um teste uniformemente mais poderoso que pode ser encontrado a partir do Teorema de Neyman-Pearson.
( ) O Teorema de Neyman-Pearson pode ser utilizado com funções de densidade de probabilidade discretas e contínuas.
(Informações complementares: α = P[(X₁ ,…,X_n ) ∈ C|H₀ ], ou seja, C é a região melhor região crítica de tamanho a para testar as hipóteses simples H₀ : ϑ = ϑ' versus H₁ : ϑ = ϑ".)
A sequência está correta em
- a) V, V, V.
- b) V, V, F.
- c) V, F, V.
- d) F, V, V.
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