terça-feira, 11 de dezembro de 2012

ANAC 2009

Pessoal, hoje resolvo algumas questões da prova da ANAC 2009, pedidas pela Angélica, aluna do meu curso de estatística.

(ANAC 2009 – CESPE) - Considere que, em uma população, 80% dos indivíduos estejam satisfeitos com os serviços prestados por uma companhia aérea e que uma amostra aleatória simples de 10 pessoas seja retirada dessa população. Considere, ainda, que X represente o número de pessoas na amostra satisfeitas com os serviços prestados por essa companhia aérea, seguindo uma distribuição binomial. Com relação a essa situação hipotética e tomando 0,17 como valor aproximado de 0,8 8 , julgue os itens subsequentes.

34. A probabilidade de se observarem exatamente 8 pessoas satisfeitas com os serviços prestados na amostra é superior a 0,5.

35. A variância de X é inferior a 1.

36. A moda e a mediana de X são inferiores a 7.

Resolução:

Temos uma distribuição binomial de parâmetros p = 0,8 e n = 10.

A probabilidade de 8 pessoas satisfeitas é dada por:

clip_image002

clip_image004

Tal valor não é maior que 0,5. Logo, o item 34 está errado.

A variância da variável binomial é dada por:

clip_image006

Tal valor não é inferior a 1. O item 35 está errado.

Agora vamos ao item 36, que certamente é o mais complicado.

Se a distribuição binomial tivesse parâmetros n = 10 e p = 0,5, ela seria simétrica. A média seria igual à mediana, que seria igual à moda. Todas valeriam clip_image008. Para não confundir, vou chamar de Y a distribuição binomial com parâmetros n = 10 e p = 0,5.

Nesse caso, para ficar claro como a distribuição é simétrica, vejam que as probabilidades associadas a valores igualmente afastados de 5 são iguais entre si:

clip_image010

clip_image012

Contudo, se p > 0,5, então tudo muda. Os valores mais elevados de X terão probabilidades maiores. Vejam:

clip_image014

clip_image002[5]

Na linha de baixo aumentamos o expoente do fator grande (0,8 está elevado ao expoente grande), fazendo com que a probabilidade de X = 9 seja maior que a de X = 1.

Em síntese: para X, os valores maiores têm probabilidade maior que os valores menores.

Logo, já concluímos que a moda necessariamente tem que ser maior que 5.

Para que o item 36 seja verdadeiro, a moda deve ainda ser menor que 7. Para que ela seja simultaneamente maior que 5 e menor que 7, ela deve ser igual a 6. Vamos calcular a probabilidade correspondente:

clip_image018

clip_image020

clip_image022

clip_image024

clip_image026

Vejam que a probabilidade para X = 6 é bem menor que a de X = 8. Logo, 6 não pode ser a moda. Logo, a moda não pode ser menor que 7. Item errado.

domingo, 4 de novembro de 2012

Função de segundo grau

Hoje respondo a uma dúvida do Mateus, que me enviou esta questão por e-mail:


Ao vender x milhares unidades de determinado produto, a receita, em reais, obtida pela fábrica é expressa pela função f(x) = -10.000(x2– 14x + 13). O custo de produção desses x milhares de unidades, também em reais, é estimado em g(x) = 20.000(x + 3,5).

Considerando apenas a receita e o custo relativos a esse produto, julgue os próximos itens.

O lucro líquido máximo da fábrica será obtido quando forem vendidas 6.000 unidades do produto.


Resolução.

O lucro é dado pela diferença entre a receita e o custo:

clip_image002

clip_image004

clip_image006

clip_image008

Temos uma função de segundo grau (parábola), com concavidade para baixo (pois o sinal de x2 é negativo). Quando isso ocorre, a função apresenta ponto de máximo.

Numa função do tipo clip_image010, o ponto extremo ocorre para:

clip_image012

Utilizando este resultado acima:

clip_image014

clip_image016

O ponto de lucro máximo ocorre para clip_image018 milhares de unidades.

Item certo.

terça-feira, 9 de outubro de 2012

Média - FCC

Hoje resolveremos uma interessante questão sobre média aritmética, da Fundação Carlos Chagas. Segue o enunciado:

(FCC - MPU/2007) Dados os conjuntos de números P = {0, 1, 2, 3, 4, 5} e Q = {220, 225, 230, 235, 240, 245}, pode-se afirmar, de acordo com as propriedades da média, que a média dos elementos de Q é igual a:

a) constante 220 somada ao produto da média dos elementos de P por 5.

b) média dos elementos de P mais a constante 220.

c) média dos elementos de P multiplicada por uma constante arbitrária.

d) média dos elementos de P mais a constante 220 e esse último resultado multiplicado por 5.

e) média dos elementos de P mais a constante 200

Resolução:

Cada elemento de Q pode ser obtido a partir de P da seguinte forma:

I – multiplicamos por 5

II – somamos 220.

Vamos pegar os primeiros valores.

clip_image002

Vamos pegar o segundo valor de P e o segundo valor de Q:

clip_image004

Agora, vamos para o terceiro valor de P e o terceiro valor de Q:

clip_image006

E assim por diante.

Generalizando, para cada valor de P, podemos obter o respectivo valor de Q:

clip_image008

Existe uma propriedade da média aritmética que nos diz o seguinte. Sempre que multiplicamos, dividimos, somamos ou subtraímos uma constante de cada um dos dados, a média sofre a mesma alteração.

Então a média de Q fica:

clip_image010

A média de Q é igual à média de P, multiplicada por 5 e somada com 220.

Esse procedimento está descrito na letra A.

Gabarito: A.

sexta-feira, 21 de setembro de 2012

ISS SP 2012 - Distribuição geométrica

Yuri, aluno do meu curso de estatística, solicitou a resolução de uma questão do ISS SP 2012, que trata da distribuição geométrica.


Ressalto que todas as questões de exatas do ISS SP 2012 estão comentadas no www.tecconcursos.com.br


Vamos lá, falemos um pouco sobre a distribuição geométrica.


Suponha que realizamos repetidas vezes um experimento de Bernoulli, até que obtenhamos o primeiro sucesso. A variável “X” indica o número de tentativas até conseguirmos o primeiro sucesso. “X” é uma variável com distribuição geométrica.


Exemplo: “X” designa o número de lançamentos de uma moeda até obtermos “cara” pela primeira vez.


Outro exemplo: “X” designa o número de lançamentos do dado até obtermos um múltiplo de 3.


No primeiro caso, a cada lançamento a chance de sucesso (“cara”) é 50%. Dizemos que clip_image002


No segundo caso, a cada lançamento do dado a chance de sucesso (“múltiplo de 3”) é 1/3. Assim clip_image004.


A probabilidade de o primeiro sucesso ocorrer na “k-ésima” tentativa é:


clip_image006


É possível então calcular a média e a variância de “X”, assim:


clip_image008


clip_image010


Finalmente, vamos á questão:


(ISS SP 2012 – FCC)


Suponha que ao realizar um experimento ocorra o evento A com probabilidade p e não ocorra com probabilidade (1-p). Repetimos o experimento de forma independente até que A ocorra pela primeira vez. Seja: X = número de repetições do experimento até que A ocorra pela primeira vez. Sabendo que a média de X é 3, a probabilidade condicional expressa por P (X = 2 | X ≤ 3) é igual a


a) 5/27


b) 4/27


c) 2/9


d) 1/3


e) 6/19


Resolução:


Temos uma distribuição geométrica. Sua média é:


clip_image008[1]


clip_image012


clip_image014


Logo, temos:


clip_image016


clip_image018


clip_image020


clip_image022


Por fim:


clip_image024


Gabarito: E

sexta-feira, 14 de setembro de 2012

Analista da Receita 2009–Estatística

Hoje resolvo uma questão do concurso de Analista da Receita. A questão foi pedida pelo Renato, aluno do meu curso de RLQ.

Segue enunciado:

(ESAF - ATRFB 2009) O modelo de regressão linear múltipla Y= α + βX + γZ + ε é ajustado às observações Yi, Xi e Zi, que constituem uma amostra aleatória simples de tamanho 23. Considerando que o coeficiente de determinação calculado foi R2 = 0,80, obtenha o valor mais próximo da estatística F para testar a hipótese nula de não-existência da regressão.

a) 84

b) 44

c) 40

d) 42

e) 80

Resolução:

Sejam:
- SQT: soma de quadrados total

- SQM: soma de quadrados do modelo de regressão.

- SQR: soma de quadrados dos resíduos

- r2: coeficiente de determinação

- "n": o tamanho da amostra.

- "p": a quantidade de parâmetros a serem estimados. Nesta questão, temos três parâmetros (clip_image002)

Temos:

clip_image004

clip_image006

clip_image008

Logo:

clip_image010

clip_image012

Sejam:
- QMT: quadrado médio total

- QMM: quadrado médio do modelo de regressão

- QMR: quadrado médio dos resíduos.

O quadrado médio é dado pela respectiva soma de quadrados dividida pelo número de graus de liberdade.

A soma de quadrados total tem clip_image014graus de liberdade.

clip_image016

Ou seja, SQT tem 22 graus de liberdade.

A soma de quadrados dos resíduos tem clip_image018graus de liberdade. Como a amostra tem tamanho 23 (clip_image020) e são três parâmetros a serem estimados (clip_image022), ficamos com:

clip_image024

Logo, SQR tem 20 graus de liberdade.

Por fim, o número de graus de liberdade de SQM é dado pela diferença entre os valores acima:

clip_image026

SQM tem 2 graus de liberdade.

A estatística F é dada por:

clip_image028

clip_image030

clip_image032

clip_image034

clip_image036

A questão foi anulada por não estar prevista no edital do concurso.

Gabarito: anulado

Ressalto que essa, e todas as demais provas de exatas da Receita Federal, cargo de Analista e Auditor, desde o ano 2000, estão integralmente comentadas em www.tecconcursos.com.br

Bons estudos!

http://www.facebook.com/vitor.menezes01

vitor@tecconcursos.com.br