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Um processo produz um tipo de componente elétrico cujo diâmetro, em mm, é uma variável aleatória com função de densidade de probabilidade f Y (y) = 6y(1 – y) para 0 < y < 1.
De acordo com essa função, a média e a variância dos diâmetros dos componentes produzidos por esse processo são, respectivamente:

A μ = 0,5 mm e σ 2 = 0,05 mm 2
B μ = 0,5 mm e σ 2 = 0,5 mm 2
C μ = 1,0 mm e σ 2 = 1,0 mm 2
D μ = 1,0 mm e σ 2 = 0,5 mm 2
E μ = 1,0 mm e σ 2 = 0,05 mm 2

Pode-se demonstrar que se X for uma variável aleatória contínua com função densidade de probabilidade f(x) e função de densidade acumulada F(x), então a variável aleatória U = F(x) tem distribuição uniforme no intervalo [0,1]. Considere uma variável aleatória Y com uma distribuição exponencial com média 0,5.
Foram simulados três valores de uma distribuição uniforme com o seguinte resultado: u 1 = 0,66; u 2 = 0,42; u 3 = 0,18.
Dado que In(0,34) = -1,79; In (0,58) = - 0,545; In (0,82) = - 0,2 e utilizando as informações disponíveis, é possível gerar três valores da variável aleatória Y. A soma aproximada desses três valores gerados é

A - 2,53.
B 5,07.
C 4,40.
D 3,48.
E 0,87.

A função geradora de momentos de uma variável aleatória X que tem distribuição Gama com parâmetros ? e ? estritamente positivos é igual a M x (t) = (1 - ?t) -? . Dado que ? = 8 e o momento de ordem 2, não centrado, de X é igual a 162, obtém-se que a média de X é igual a

A 18
B 15
C 6
D 12
E 20

De uma variável aleatória X uniformemente distribuída no intervalo (0, ?) é extraída uma única observação com vista a testar a hipótese H 0 : ? = 10 (hipótese nula) contra H 1 : ? > 10 (hipótese alternativa). O critério de decisão consiste em rejeitar H0 caso o valor observado exceder 8. A probabilidade de ser cometido um erro tipo II, admitindo que o verdadeiro valor de ? seja 12, é de

A 2/3
B 4/5
C 1/2
D 3/4
E 5/6

Seja var(X) variância da variável aleatória X, var(Y) a variância da variável aleatória Y e cov (X, Y) a covariância das variáveis aleatórias X, Y. É correto afirmar que

A var(X + Y) < var(X) + var(Y) se cov(X, Y) > 0.
B var(X + Y) > var(X) + var(Y) se cov(X, Y) > 0.
C se X e Y são independentes então cov(X, Y) ? 0.
D var(X + c) > var(X) para qualquer c >0.
E var(cX) = cvar(X) para qualquer c > 0.

A respeito dessa situação hipotética, julgue o próximo item, sabendo que b > 0 e que o desvio padrão amostral da variável X é igual a 2.

A estimativa do coeficiente angular b , pelo método de mínimos
quadrados ordinários, é igual a 0,25.

A Certo
B Errado

A respeito dessa situação hipotética, julgue o próximo item, sabendo que b > 0 e que o desvio padrão amostral da variável X é igual a 2.

A estimativa da variância σ 2
é superior a 0,5.

A Certo
B Errado

A respeito dessa situação hipotética, julgue o próximo item,
sabendo que b > 0 e que o desvio padrão amostral da variável X é
igual a 2.
A correlação linear de Pearson entre a variável resposta Y e a
variável regressora X é igual a 0,75.

A Certo
B Errado

Tendo como referência essa situação hipotética, julgue o item seguinte.

Os agentes de polícia podem decidir, discricionariamente,
acerca da conveniência ou não de efetivar a prisão em flagrante
de José.

A Certo
B Errado