Sabendo que numa indústria, 70% das peças
produzidas são revisadas, assinale a
alternativa que apresenta a probabilidade de
que, ao serem produzidas 10 peças, pelo
menos 9 delas sejam revisadas:
Considere: 0,79 = 0,04 e 0,710 = 0,028
A partir dessas informações, julgue o próximo item.
A estimativa do percentual populacional de passageiros
originários da África que se mostraram satisfeitos com
a sensação de segurança nos voos internacionais foi igual
a 80% e a estimativa do erro padrão associado a esse
resultado foi inferior a 4%.
O tempo gasto (em dias) na preparação para determinada operação policial é uma variável aleatória X que segue distribuição normal com média M, desconhecida, e desvio padrão igual a 3 dias. A observação de uma amostra aleatória de 100 outras operações policiais semelhantes a essa produziu uma média amostral igual a 10 dias.
Um estudo mostrou que a quantidade mensal Y
(em quilogramas) de drogas ilícitas apreendidas em certo local
segue uma distribuição exponencial e que a média da variável
aleatória Y é igual a 10 kg.
Considerando que F(y) = P(Y≤y) represente a função de distribuição de Y, em que y é uma possível quantidade de interesse (em kg), e que 0,37 seja valor aproximado de e-1 , julgue o item subsecutivo.
O desvio padrão da variável aleatória Y é superior a 12 kg.
Considerando que F(y) = P(Y≤y) represente a função de distribuição de Y, em que y é uma possível quantidade de interesse (em kg), e que 0,37 seja valor aproximado de e-1 , julgue o item subsecutivo.
O desvio padrão da variável aleatória Y é superior a 12 kg.
Considerando-se duas variáveis independentes X e Y, tais que E[X] = E[Y] = 1 e Var [X] = Var[Y] = 2, é correto afirmar que E [(X - Y)2] é igual a
Considere que, em dada população, 10% dos indivíduos apresentem
determinada síndrome. Se uma amostra aleatória simples de
tamanho 4, dessa população, for observada, então a probabilidade
de que apenas um indivíduo sofra da referida síndrome é
aproximadamente igual a
Se X é uma variável aleatória com função de densidade de probabilidade dada por
• f(x) = λe -λx, x ≥ 0, λ > 0
• f(x) = 0, nos demais casos
então a função geradora de momentos de X é dada por
Os jogadores A e B se encontram para jogar uma partida de tênis em no máximo cinco sets, na qual será vencedor aquele que primeiro ganhar três sets.
Por exemplo, partidas terminadas poderão ter como resultado: AAA, AABA, BABAB, etc. Então, o número de possíveis resultados para uma partida terminada é:
Por exemplo, partidas terminadas poderão ter como resultado: AAA, AABA, BABAB, etc. Então, o número de possíveis resultados para uma partida terminada é:
Um time de futebol disputa um campeonato em que joga um
número igual de partidas em seu estádio e fora de seu estádio. As
probabilidades de ganhar, empatar ou perder uma partida quando
joga em seu estádio são, respectivamente, 1/2, 1/5 e 3/10. As
probabilidades de ganhar, empatar ou perder uma partida quando
joga fora de seu estádio são, respectivamente, 1/5, 1/5 e 3/5.
Um torcedor desinformado, ao chegar em sua aula sobre inferência bayesiana, ouviu de seus amigos que o referido time havia perdido a última partida que disputou. Sem obter nenhuma informação adicional, o torcedor resolveu calcular as probabilidades (a posteriori) de o time haver jogado a última partida em seu estádio ou fora de seu estádio.
As probabilidades calculadas corretamente pelo torcedor foram, respectivamente,
Um torcedor desinformado, ao chegar em sua aula sobre inferência bayesiana, ouviu de seus amigos que o referido time havia perdido a última partida que disputou. Sem obter nenhuma informação adicional, o torcedor resolveu calcular as probabilidades (a posteriori) de o time haver jogado a última partida em seu estádio ou fora de seu estádio.
As probabilidades calculadas corretamente pelo torcedor foram, respectivamente,
FGV•
Os classificadores Naive Bayes são amplamente utilizados em
aprendizado de máquina devido à sua simplicidade e eficácia.
Assim, é correto afirmar que os classificadores Naive Bayes
Assim, é correto afirmar que os classificadores Naive Bayes
Em pesquisa sobre a eficiência de dois tipos de substratos S1 e S2 em determinada plantação experimental, foram considerados os seguintes eventos:
• A = “a planta atinge uma altura superior a 150 cm”;
• B = “o substrato empregado foi S1”;
• C = “o substrato empregado foi S2”;
• 30% das plantas se desenvolveram sobre substrato S1 e as restantes se desenvolveram sobre substrato S2;
• foram obtidas as seguintes probabilidades condicionais: P(A|B) = 0,3 e P(A|C) = 0,2.
Com base nessas informações, julgue o seguinte item.
B e C são eventos independentes.
Um jornal informou que seu periódico atinge
30% da população da cidade, considerando
que cada exemplar é lido por 5 pessoas e que
a população da cidade é de 6.000 habitantes,
assinale a alternativa que apresenta qual a
probabilidade de uma pessoa comprar o jornal.
Uma rua tem 20 casas, das quais 2 não
possuem aparelhos de TV. Serão sorteadas 5
casas para uma pesquisa de audiência. A
probabilidade de que as 2 casas que não
possuem aparelhos de TV sejam sorteadas é
de:
Uma urna contém oito bolas idênticas numeradas de 1 a 8. Se
sortearmos duas bolas ao acaso dessa urna, com reposição, a
probabilidade de que a soma dos dois números sorteados seja maior
do que 13 é aproximadamente igual a
Num pote foram colocadas 8 bolas, sendo 2 amarelas, 2 azuis, 2
vermelhas e 2 brancas. Ao se retirar do pote uma amostra
aleatória simples de 4 bolas, a probabilidade de que ela contenha
apenas uma bola de cada cor é
Atenção: Para responder às questões de números 50 a 53 use as informações dadas abaixo.
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z < 1) = 0,841; P(Z < 1,28) = 0,90; P(Z < 1,5) = 0,933; P(Z < 1,8) = 0,964.
O diâmetro de uma peça é uma variável aleatória X, com distribuição normal com média μ (cm) e variância igual a 2,25(cm)2.
Suponha que os funcionários de um determinado órgão público realizem uma tarefa em duas etapas. Sejam X1 e X2,
respectivamente, os tempos para a realização das etapas 1 e 2. Sabe-se que:
I. X1 e X2 são variáveis aleatórias independentes.
II. X1 tem distribuição normal com média igual a 2 horas e desvio padrão de 10 minutos.
III. X2 tem distribuição normal com média igual a 3 horas e variância de 300 (minutos)2.
Nessas condições, a probabilidade de que um funcionário selecionado ao acaso leve, no mínimo, 270 minutos e, no máximo, 320 minutos, para a realização da tarefa é, em %, igual a
I. X1 e X2 são variáveis aleatórias independentes.
II. X1 tem distribuição normal com média igual a 2 horas e desvio padrão de 10 minutos.
III. X2 tem distribuição normal com média igual a 3 horas e variância de 300 (minutos)2.
Nessas condições, a probabilidade de que um funcionário selecionado ao acaso leve, no mínimo, 270 minutos e, no máximo, 320 minutos, para a realização da tarefa é, em %, igual a
Um torneio será disputado por 4 tenistas (entre os quais A e B) de mesma habilidade, isto é, em qualquer jogo entre dois dos quatro jogadores, ambos têm a mesma chance de ganhar.
Na primeira rodada, eles se enfrentarão em dois jogos, com adversários definidos por sorteio. Os vencedores disputarão a final. A probabilidade de que o torneio termine com A derrotando B na final é:
Na primeira rodada, eles se enfrentarão em dois jogos, com adversários definidos por sorteio. Os vencedores disputarão a final. A probabilidade de que o torneio termine com A derrotando B na final é:
Se A e B são eventos tais que P[ A ] = 0,6 e P[ B ] = 0,8, avalie as afirmativas a seguir:
I. A e B não podem ser independentes.
II. O maior valor possível de P[ A ∪ B ] é 1,0.
III. O maior valor possível de P[ A ∩ B ] é 0,6.
Está correto o que se afirma em
Considere as seguintes afirmações sobre probabilidade e seus
axiomas:
I. A probabilidade do espaço amostral S é igual a 1, ou seja, P(S) = 1.
II. Se dois eventos A e B são mutuamente exclusivos, então a probabilidade de sua união é dada por P(A∪B) = P(A) + P(B).
III. Se A e B são quaisquer eventos no espaço amostral, então P(Ac ) = 1 − P(A), em que Ac é o complementar de A.
IV. Se A e B são eventos independentes, então a probabilidade de sua interseção é zero.
Está correto o que se afirma em
I. A probabilidade do espaço amostral S é igual a 1, ou seja, P(S) = 1.
II. Se dois eventos A e B são mutuamente exclusivos, então a probabilidade de sua união é dada por P(A∪B) = P(A) + P(B).
III. Se A e B são quaisquer eventos no espaço amostral, então P(Ac ) = 1 − P(A), em que Ac é o complementar de A.
IV. Se A e B são eventos independentes, então a probabilidade de sua interseção é zero.
Está correto o que se afirma em
Considere dois eventos A e B em um espaço amostral S.
Sobre esses eventos, são feitas as seguintes afirmações:
I. Dois eventos A e B são independentes se P(A∩B) = P(A)⋅P(B).
II. Se P(A∣B) = P(A), então A e B são independentes.
III. A probabilidade condicional de A dado B é calculada por P(A∣B) = P(A∩B)/P(B), desde que P(B) > 0.
IV. Se A e B forem mutuamente exclusivos, então P(A∣B) = 0 para P(B) > 0.
V. Eventos mutuamente exclusivos são sempre independentes.
Estão corretas as afirmativas
I. Dois eventos A e B são independentes se P(A∩B) = P(A)⋅P(B).
II. Se P(A∣B) = P(A), então A e B são independentes.
III. A probabilidade condicional de A dado B é calculada por P(A∣B) = P(A∩B)/P(B), desde que P(B) > 0.
IV. Se A e B forem mutuamente exclusivos, então P(A∣B) = 0 para P(B) > 0.
V. Eventos mutuamente exclusivos são sempre independentes.
Estão corretas as afirmativas
Um sistema pode ser operado manualmente e automaticamente.
Sabe-se que a probabilidade de um sistema ser operado
manualmente é 0,3. Sabe-se também que a probabilidade de ter
erro, quando o sistema é operado manualmente, é de 0,05 e a
probabilidade de ter erro, quando é operado automaticamente, é
de 0,01.
Dado que o sistema teve um erro, a probabilidade de ter sido operado manualmente é de, aproximadamente,
Dado que o sistema teve um erro, a probabilidade de ter sido operado manualmente é de, aproximadamente,