Considere os resultados do ajuste do modelo Y_i = β₁X_1i + β₂X_2i + ɛ_i i = 1,2, ..., n aos valores da variável dependente (resposta) Y e variáveis explicativas X₁ e X₂ nas tabelas a seguir. A variável ɛ_i é o erro aleatório e β_i i = 1, 2 são os parâmetros.

Análise da Variância

Então, a estatística t e a razão F foram obtidas usando-se os procedimentos:

Em determinada Vara Federal foram condenados 80 indivíduos processados por peculato e 20 outros indivíduos condenados por corrupção ativa. Um juiz resolve entrevistar dois (02) condenados dessa Vara Federal e escolhe, aleatoriamente, sem reposição da lista de processos, dois (02) condenados. Então, a probabilidade do evento T = {o 2º escolhido da amostra ser um condenado por corrupção ativa} é

A função densidade de probabilidade f(t) = t > 0, e α, β > 0 corresponde ao tempo até falhar de um equipamento eletrônico e corresponde à distribuição Weibull com parâmetros α e β. Essa distribuição é usada no dimensionamento do tempo de garantia de um produto eletrônico a ser adquirido por uma instituição judiciária. Então, a diretoria da instituição quer saber da equipe técnica a probabilidade de o equipamento falhar dentro do prazo de 1 ano. A equipe técnica pesquisa o banco de dados da rede de assistência técnica do fabricante do equipamento e, com os dados registrados do tempo de falha do produto, estima os parâmetros α e β em 2 e 5. Dessa forma, é correto afirmar que a probabilidade de falha dentro do prazo de 1 ano é

Considere E1 e E2 dois eventos aleatórios associados a um experimento, supondo que P(E1) = 0,4 enquanto P(E1UE2) = 0,8 e P(E2) = p, então, o valor de p para que E1 e E2 sejam mutuamente exclusivos e o valor de p para que E1 e E2 sejam independentes são, respectivamente,