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As tecnologias de Inteligências Artificiais (IAs) avançadas dependem de processamento com chips de alto rendimento. A probabilidade de que um desses processamento trave, após um turno de seis horas, é de 0,10. Assim, ao se operar ao longo de seis turnos, a probabilidade de trava no processo é:
Sabe-se que X tem distribuição exponencial com parâmetro θ quando a função densidade de probabilidade de X é dada por ƒ( x I θ ) = θ e −θx, x > 0. Logo, a variância de x é dada por:
Questão 67 Durante o desenvolvimento de um sistema de controle e automação para sensores térmicos, um engenheiro modela o erro de medição, por uma variável aleatória contínua X(em graus Celsius), cuja distribuição de probabilidade é definida por:
Sabendo que ƒ(x) é uma função densidade de probabilidade, e que os valores de erro superior a 1,5ºC são considerados críticos, a probabilidade de que o erro seja crítico é:
Sabendo que ƒ(x) é uma função densidade de probabilidade, e que os valores de erro superior a 1,5ºC são considerados críticos, a probabilidade de que o erro seja crítico é:
Analise a situação hipotética a seguir:
Um gestor financeiro da empresa PX Investimentos orientou o Sr. Moacyr a investir em uma ação específica com possibilidades de gerar um lucro de R$ 4.000,00 em um ano, com probabilidade de 0,3, ou perder R$ 1.000,00 em um ano, com a probabilidade complementar. Diante da decisão de investir, espera-se que o Sr. Moacyr:
Um gestor financeiro da empresa PX Investimentos orientou o Sr. Moacyr a investir em uma ação específica com possibilidades de gerar um lucro de R$ 4.000,00 em um ano, com probabilidade de 0,3, ou perder R$ 1.000,00 em um ano, com a probabilidade complementar. Diante da decisão de investir, espera-se que o Sr. Moacyr:
Uma empresa responsável por implantar transição energética está criando um relatório no Power BI para analisar o consumo de energia elétrica em diferentes plantas industriais. A tabela de dados contém as colunas: Planta, Mês, Consumo (Kwh) e Meta(Kwh). Para comparar o desempenho real com a meta de cada planta, criou-se no relatório a seguinte medida de comando Data Analysis Expressions (DAX):
Transcrição da imagem: % Desvio Meta = DIVIDE(SUM(‘Energia’ [Consumo_kWh]) – SUM(‘Energia’[Meta_kWh]), SUM(‘Energia’[Meta_kWh]))
Com base nessas suposições:
• A planta A teve um total mensal de consumo de 220.000 kWh e uma meta de 200.000 kWh.
• A planta B teve um total mensal de consumo de 140.000 kWh e uma meta de 160.000 kWh.
• Foi aplicado um gráfico de barras com filtro por planta, exibindo a medida % Desvio Meta para cada planta individualmente.
Assinale a alternativa que contém CORRETAMENTE os valores apresentados no gráfico para as plantas A e B.
Transcrição da imagem: % Desvio Meta = DIVIDE(SUM(‘Energia’ [Consumo_kWh]) – SUM(‘Energia’[Meta_kWh]), SUM(‘Energia’[Meta_kWh]))
Com base nessas suposições:
• A planta A teve um total mensal de consumo de 220.000 kWh e uma meta de 200.000 kWh.
• A planta B teve um total mensal de consumo de 140.000 kWh e uma meta de 160.000 kWh.
• Foi aplicado um gráfico de barras com filtro por planta, exibindo a medida % Desvio Meta para cada planta individualmente.
Assinale a alternativa que contém CORRETAMENTE os valores apresentados no gráfico para as plantas A e B.