Probabilidade e Variáveis Aleatórias

Fundamentos de probabilidade, Bayes, distribuições, variáveis aleatórias, momentos e covariância.

Distribuições contínuas · 85Distribuições discretas · 80Distribuições multidimensionais e matriz de covariância · 80Fundamentos e modelos de probabilidade · 100Probabilidade condicional, independência e Bayes · 100Variáveis aleatórias, momentos e covariância · 100

Exemplos de questões

#28749

Certo ou ErradoDistribuições contínuas

Em uma análise arquitetural de Distribuições contínuas, durante o planejamento, julgue a afirmação: qualquer distribuição simétrica é necessariamente normal.

CCerto

EErrado

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#28803

Múltipla EscolhaDistribuições discretas

No contexto de Distribuições discretas, contínuas e multidimensionais, sobre funcao distribuicao, assinale a alternativa que expressa corretamente um limite ou uma ressalva.

AA matriz pode ser singular em versão degenerada. Essa ressalva é importante para a análise.

BUma análise correta relaciona a ideia de que bernoulli modela um ensaio com valores 1 e 0 e probabilidade de sucesso p ao fato de que sua média é p e variância p(1-p).

CUma análise correta relaciona a ideia de que binomial(n,p) conta sucessos em n ensaios Bernoulli independentes com p constante ao fato de que sua média é np e variância np(1-p).

DSaltos correspondem a massas pontuais. Essa ressalva é importante para a análise.

EUma análise correta relaciona a ideia de que geométrica modela o número de tentativas até o primeiro sucesso e possui propriedade sem memória ao fato de que na convenção com suporte 1,2,..., a média é 1/p.

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#28868

Certo ou ErradoDistribuições multidimensionais e matriz de covariância

O conceito não admite ressalvas: componentes de normal multivariada são sempre independentes.

CCerto

EErrado

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