ID: 1006402•
Estatística•
VUNESP•
EBSERH•
Estatística•
2020

Numa pesquisa são entrevistadas 400 pessoas e 80 delas se dizem contrárias a uma determinada proposta do governo. A “margem de erro” dessa pesquisa (entendida como a metade da amplitude do intervalo de confiança de 95%) é, em pontos percentuais, aproximadamente:
(Considere que, se z é uma variável aleatória com distribuição normal padrão, P(z < 1,96) = 0,975 e P(z < 1,645) = 0,95, sendo P(A) a probabilidade do evento A).

ID: 1036648•
Estatística•
Instituto Access•
Banestes•
Gestão Estatística•
2024

Cadeia de Markoyé um processo cuja probabilidade de o sistema estar em determinado estado em um dado período de observação depende apenas do estado no período de observação imediatamente anterior. A classificação dos estados na cadeia de Markoy é feita a partir das visitas feitas em cada estado, ou seja, um caminho do estado i para o estado j em uma sequência de transições. Qual das alternativas abaixo representa as três classificações dos estados da Cadeia de Markoy:

ID: 1030277•
Estatística•
FGV•
TCE PI•
Específica de Área Comum Manhã•
2025

Numa determinada população, 40% das famílias moram em locais sem acesso a saneamento básico. Se quatro famílias dessa população forem sorteadas ao acaso, sem reposição, a probabilidade de que duas morem em locais sem saneamento básico é, aproximadamente, igual a

ID: 1030279•
Estatística•
FGV•
TCE PI•
Específica de Área Comum Manhã•
2025

Um bom estimador de um parâmetro θ deve

ID: 981738•
Estatística•
CESPE CEBRASPE•
CAESBDF•
Estatístico•
2025

Caso X siga distribuição normal com média 3 e variância 1, e Y siga distribuição normal com média 2 e variância 4, então

ID: 1052157•
Estatística•
CONSULPLAN•
HEMOBRÁS•
Analista Industrial de Hemoderivados•
2025

As ferramentas estatísticas são essenciais para o controle da produção, permitindo monitorar e melhorar processos industriais por meio da coleta, análise e interpretação de dados. Técnicas como gráficos de controle, análise de variabilidade e métodos de amostragem ajudam a identificar desvios, prevenir defeitos e garantir a qualidade do produto final, além de contribuir para a redução de custos e aumento da eficiência. Acerca das ferramentas estatísticas, relacione adequadamente as colunas a seguir.

1.Gráfico de controle.
2.Histograma.
3.Diagrama de causa e efeito.
4. Amostragem estatística.
5. Capacidade do processo (Índice Cp).

( ) Ferramenta utilizada para identificar causas potenciais de problemas em um processo.
( ) Método que mede a capacidade de um processo em produzir dentro de limites especificados.
( ) Representação gráfica que ilustra a distribuição de frequências de um conjunto de dados.
( ) Técnica que permite monitorar a estabilidade de um processo ao longo do tempo.
( ) Método para coletar dados representativos de um processo ou lote, reduzindo custos de inspeção.

A sequência está correta em

ID: 1068657•
Estatística•
VUNESP•
EsFCEx•
Especialidade Estatística•
2025

Sejam os dados do grupo A = {2,3,4,5,6} e do grupo B = {5,6,7,8,9}. Uma análise deseja comparar a dispersão dos dados nos dois grupos.

Com base nessas informações, é correto afirmar que a variância

ID: 972955•
Estatística•
FGV•
TJDFT•
Estatística•
2022

A função que representa um fenômeno físico é y = 10+ 4x. Sabendo-se que x é uma variável aleatória com variância igual a 10, a variância de y é:

ID: 960700•
Estatística•
CONSULPLAN•
TRF 2a REGIÃO•
Estatística•
2017

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 ,…,Xn ) ∈ 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

ID: 1034706•
Estatística•
FGV•
EPE•
Analista de Pesquisa Energética Economia de Energia•
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−λt(λt) x/x!,

ondeλé a taxa de ocorrência por unidade de tempo.
Considerando o exposto, o valor esperado do tempo entre duas ocorrências consecutivas do evento A, é

ID: 1028441•
Estatística•
FGV•
TRT 24 REGIÃO MS•
Estatística Reaplicação•
2025

Em uma população, 10% das pessoas têm problemas auditivos.

Se 144 pessoas dessa população forem aleatoriamente sorteadas para compor uma amostra aleatória simples, então a probabilidade de que ao menos 20 tenham problemas auditivos é aproximadamente igual a

ID: 1050739•
Estatística•
FGV•
EPE•
Tecnologia da Informação Ciência de Dados•
2024

Seja o conjunto de dados abaixo cuja média aritmética é 30:

{21, 42, 29, 15, 27, 36, 25, 45}

Considerando o exposto, analise os itens a seguir.

I. A amplitude dos dados é igual àI, II média.
II. A mediana é 28.
III. A moda é 45.

Está correto o que se afirma em

ID: 972945•
Estatística•
FGV•
TJDFT•
Estatística•
2022

A média de um conjunto de dados com 1.600 registros é 4. Entretanto, constatou-se que as “não respostas” foram imputadas indevidamente como zero. Assim, os registros foram corrigidos a partir da substituição desses valores por “NR”, ou seja, retirando as “não respostas” do cálculo da média. A nova média obtida foi 5.
Com base nas informações acima, conclui-se que a proporção de “não respostas” era de:

ID: 1064343•
Estatística•
FGV•
Prefeitura de Vitória ES•
Estatístico•
2024

Para testar H0:μ≤ 30 versus H1:μ> 30, em queμé a média de uma variável populacional suposta normalmente distribuída com variância 64, uma amostra aleatória simples de tamanho 100 será obtida.
Lembre-se de que, se Z tem distribuição normal padrão, P[ Z > 1,64 ] ≈ 0,05.
O teste uniformemente mais potente de tamanhoα= 0,05 rejeitará H0 se o valor da média amostral observada for maior ou igual a

ID: 1069980•
Estatística•
CEPERJ•
SEFAZ RJ•
Oficial de Fazenda•
2011

Considere X como sendo a duração do tempo de voo entre o Rio de Janeiro e Belo Horizonte, uma variável aleatória uniformemente distribuída no intervalo de 60 a 80 minutos. A média (em minutos) e a variância (em minutos2 ) de X são, respectivamente:

ID: 960698•
Estatística•
CONSULPLAN•
TRF 2a REGIÃO•
Estatística•
2017

Todos os anos uma pequena escola particular aplica uma prova para selecionar novos estudantes bolsistas. O número de alunos inscritos é uma variável aleatória de Poisson com média 100. A direção avaliou a capacidade das salas da escola e decidiu que se a quantidade de candidatos inscritos este ano for maior ou igual a 117, eles irão alocar um novo espaço para a aplicação das provas. Mas se a quantidade de candidatos inscritos for menor que 117, todas as provas poderão ser aplicadas na escola.

(Informações adicionais: usar correção de continuidade no TCL. zα = c : α é a área a esquerda do valor crítico c. z0.05 = –1.64 z0.1 = –1.96.)

Qual a probabilidade da escola não ter que arcar com a despesa de alugar um espaço extra para a aplicação das provas?

ID: 981750•
Estatística•
CESPE CEBRASPE•
CAESBDF•
Estatístico•
2025

Texto 17A2-II


Sabe-se que a indústria de computadores utiliza, como um dos componentes, GPUs (um tipo de processador especializado em cálculos paralelos, especialmente voltado para renderização de gráficos e vídeos). Em certo mercado, esses componentes são fornecidos por dois fornecedores, A e B. A velocidade de processamento, em teraflops, dos GPUs fornecidos por A, com distribuição normal, tem média de 145 e desvio padrão igual a 12. No caso dos GPUs fornecidos por B, a velocidade de processamento, em teraflops, com distribuição normal, tem média de 155 e desvio padrão igual a 20.


Um lote desses processadores, de origem não identificada, foi apreendido pela Receita Federal do Brasil e será leiloado a um preço muito convidativo. A fabricante local de computadores (F) está avaliando a possibilidade de fazer uma oferta e, para tanto, deseja saber qual é o fornecedor dos equipamentos desse lote. O edital do leilão dispõe que, pouco antes do certame, será divulgada a velocidade média de uma amostra de 25 GPUs do lote.


Diante das informações disponíveis, a fabricante F estabeleceu que escolherá como produtor dos componentes o fornecedor A, se a média da amostra for inferior a certo número y — ainda a ser determinado com base na probabilidade de esse critério de decisão implicar erro; caso contrário, escolherá o fornecedor B.


Para modelar o problema e determinar o valor y, um pesquisador da fabricante F estabeleceu as seguintes notações.


hipóteses

• H0: Os GPUs são produzidos pelo fornecedor B.

• H1: Os GPUs são produzidos pelo fornecedor A.


erros

• tipo I: Inferir que os GPUs são de A, quando, na realidade, são de B.

• tipo II: Inferir que os GPUs são de B, quando, na realidade, são de A.
Considerando-se a situação hipotética apresentada no texto 17A2-II e aplicando-se aproximação normal de acordo com a Tabela - Normal Padrão de 0 a z, fornecida ao final do Caderno de Provas, é correto concluir que, caso y seja igual a 150, a probabilidade de ocorrer o erro do tipo I será de

ID: 981756•
Estatística•
CESPE CEBRASPE•
CAESBDF•
Estatístico•
2025

As técnicas de amostragem podem ser classificadas em probabilísticas (aleatórias) ou não probabilísticas (não aleatórias). Assinale a opção em que são apresentados apenas exemplos de técnicas de amostragem aleatória.

ID: 1060943•
Estatística•
FGV•
CNU•
Bloco Temático 3 Ciência e Tecnologia•
2025

Aldo está implementando um painel de visualização de dados com a quantidade de atendimentos ao público que seu setor faz ao longo do tempo.
Para apresentar a quantidade de atendimentos, Aldo deve implementar uma variável do tipo:

ID: 1052137•
Estatística•
CONSULPLAN•
HEMOBRÁS•
Analista Industrial•
2025

Uma empresa de hemoderivados deseja realizar um teste estatístico paramétrico para verificar se a vida útil média μ dos filtros utilizados em seus equipamentos é igual a 2.000 horas. Para tal, foi definida a hipótese nula H0:μ= 2.000 e a hipótese alternativaH1:μ≠ 2.000 Sabe-se que a vida útil dos filtros, em horas, segue uma distribuição normal com variância conhecida. Em uma amostra de 100 filtros, a vida média observada foi de 2.050 horas e o valor da estatística de teste calculada foi igual a 2,5. Com base nessas informações, qual é o desvio-padrão populacional da vida útil dos filtros?
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