A estimativa intervalar de 98,8% de confiança do percentual médio de sementes que germinam é 90% ± 1,2%.
Com 93,3% de confiança, a estimativa intervalar para a média da distribuição Y é R$ 5 mil ± R$ 0,25 mil.
Considerando as informações apresentadas no texto acima, julgue os itens subseqüentes.
Não há informações no texto que permitam o cálculo exato da margem de erro para a estimação da nota média atribuída pelos pais às escolas de seus filhos.
A estimativa do desvio-padrão do erro aleatório em torno da tendência ajustada é superior a 10 óbitos por 100 mil habitantes.
Um estudo sobre acidentes de trabalho com risco de transmissão do vírus da imunodeficiência humana em profissionais da saúde foi realizado nos hospitais A, B e C. Na ocasião do estudo, esses hospitais totalizavam juntos 4.000 profissionais de saúde, dos quais 400 foram selecionados ao acaso para o estudo. De cada hospital, foi retirada uma amostra aleatória simples de n profissionais de saúde, proporcional ao número total de profissionais de saúde em cada hospital. A tabela a seguir apresenta a alocação da amostra e o total de acidentados por hospital observado na amostra.
Com base nessas informações, julgue os itens subseqüentes.
As estimativas para TE e TI em 2008 são, respectivamente, os limites superior e inferior de um intervalo de confiança.
Considerando que, de acordo com Marshall, os fatores de risco podem ser compreendidos em termos de suas distribuições de probabilidade ao longo de um horizonte de tempo, com modelos muito diferentes sendo úteis conforme a situação seja de curto ou longo prazo, julgue os itens de 101 a 107, acerca de modelos e métodos analíticos.
A probabilidade de um sistema funcionar sem falhas durante um período de tempo (t) é dada pela soma contínua (integral) da probabilidade de falha p(t) ao longo de todo o tempo possível até o tempo t. O índice de falhas pode ser definido como o coeficiente da probabilidade de o evento ocorrer durante um período de tempo particular dividido pela confiabilidade do sistema nesse tempo.
Considerando que, de acordo com Marshall, os fatores de risco podem ser compreendidos em termos de suas distribuições de probabilidade ao longo de um horizonte de tempo, com modelos muito diferentes sendo úteis conforme a situação seja de curto ou longo prazo, julgue os itens de 101 a 107, acerca de modelos e métodos analíticos.
A distribuição log normal não permite valores negativos e é utilizada para simular a distribuição de impactos para os quais não há possibilidade de um ganho positivo como resultado do evento. Ela serve, por exemplo, para modelar taxas de juro próximas a algum valor negativo mínimo.
Considerando que, de acordo com Marshall, os fatores de risco podem ser compreendidos em termos de suas distribuições de probabilidade ao longo de um horizonte de tempo, com modelos muito diferentes sendo úteis conforme a situação seja de curto ou longo prazo, julgue os itens de 101 a 107, acerca de modelos e métodos analíticos.
As distribuições de freqüências para eventos de ocorrência comum são seguidamente modeladas como uma distribuição de Poisson. Os sistemas modelados com uma freqüência ou índice de falhas de Poisson têm um índice de falhas variável ao longo do tempo.
Considerando que, de acordo com Marshall, os fatores de risco podem ser compreendidos em termos de suas distribuições de probabilidade ao longo de um horizonte de tempo, com modelos muito diferentes sendo úteis conforme a situação seja de curto ou longo prazo, julgue os itens de 101 a 107, acerca de modelos e métodos analíticos.
Quando as distribuições exponencial ou log normal parecem inadequadas e quando as condições de aleatoridade não são satisfeitas, aplica-se a distribuição de Weibull. que serve, entre outras aplicações, para modelar o tempo entre ocorrências, quando a probabilidade de ocorrência muda com o tempo e os índices de falha não são constantes.
