DISTRIBUIÇÃO EXPONENCIAL #02

DISTRIBUIÇÃO EXPONENCIAL
Distribuições de probabilidade de variáveis
Funções Densidade de Probabilidades | Bioestatística
mediana distribuição exponencial

(SUSEP) Uma lâmpada tem duração em horas (X) que obedece à lei probabilística definida pela função densidade de probabilidades
Assinale a opção que dá o desvio-padrão da distribuição de X

A 32 horas
B 500 horas
C 900 horas
D 800 horas
E 1000 horas

Seja 𝑋 uma variável aleatória que representa a duração de conversas telefônicas em uma certa cidade. Suponha que 𝑋 possui uma distribuição exponencial, com uma função densidade de probabilidade
sendo 𝑡 é a duração em minutos de uma conversa telefônica escolhida ao acaso.
A) Calcule a probabilidade de que uma conversa telefônica escolhida ao acaso dure entre 2 e 3 minutos.
B) Calcule a probabilidade de que uma conversa telefônica escolhida ao acaso dure pelo menos 2 minutos.


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1 Estatística descritiva e análise exploratória de dados: gráficos, diagramas, tabelas, medidas descritivas (posição, dispersão, assimetria e curtose).
2 Probabilidade. 2.1 Definições básicas e axiomas. 2.2 Probabilidade condicional e independência. 2.3 Variáveis aleatórias discretas e contínuas. 2.4 Distribuição de probabilidades. 2.5 Função de probabilidade. 2.6 Função densidade de probabilidade.
2.7 Esperança e momentos. 2.8 Distribuições especiais. 2.9 Distribuições condicionais e independência. 2.10 Transformação de variáveis. 2.11 Leis dos grandes números. 2.12Teorema central do limite. 2.13 Amostras aleatórias. 2.14 Distribuições amostrais.
3 Inferência estatística. 3.1 Estimação pontual: métodos de estimação, propriedades dos estimadores, suficiência. 3.2 Estimação intervalar: intervalos de confiança, intervalos de credibilidade. 3.3 Testes de hipóteses: hipóteses simples e compostas, níveis de significância e potência de um teste, teste t de Student, teste qui-quadrado.
4 Análise de regressão linear. 4.1 Critérios de mínimos quadrados e de máxima verossimilhança. 4.2 Modelos de regressão linear. 4.3 Inferência sobre os parâmetros do modelo. 4.4 Análise devariância. 4.5 Análise de resíduos.
5 Técnicas de amostragem: amostragem aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados.
5.1 Tamanho amostral.