Questão nº 56

Questão de Estatística · FCC TRT-14 2018 (nº 56)

FCC2018Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade EstatísticaEstatística
Gabarito: Bver comentário ↓

Pode-se demonstrar que se X for uma variável aleatória contínua com função densidade de probabilidade f(x) e função de densidade acumulada F(x), então a variável aleatória U = F(x) tem distribuição uniforme no intervalo [0,1]. Considere uma variável aleatória Y com uma distribuição exponencial com média 0,5.

Foram simulados três valores de uma distribuição uniforme com o seguinte resultado: u1=0,66u_1 = 0{,}66; u2=0,42u_2 = 0{,}42; u3=0,18u_3 = 0{,}18.

Dado que ln(0,34) = −1,79; ln(0,58) = −0,545; ln(0,82) = −0,2 e utilizando as informações disponíveis, é possível gerar três valores da variável aleatória Y. A soma aproximada desses três valores gerados é

Resposta comentada

Gabarito Alternativa B

O Método da Transformada Inversa é uma técnica para gerar números aleatórios de uma distribuição específica. Ele afirma que se UU é um número aleatório uniformemente distribuído entre 0 e 1, e F(x)F(x) é a função de distribuição acumulada (CDF) de uma variável aleatória XX, então X=F1(U)X = F^{-1}(U) terá a distribuição desejada.

Para uma distribuição exponencial com média μ\mu, a CDF é F(y)=1ey/μF(y) = 1 - e^{-y/\mu}. A aplicação do método da transformada inversa resulta em Y=μln(1U)Y = -\mu \ln(1-U).
No problema, a média é 0,5, então μ=0,5\mu = 0,5. A fórmula correta seria Y=0,5ln(1U)Y = -0,5 \ln(1-U).
No entanto, a distribuição exponencial também pode ser parametrizada por uma taxa λ\lambda, onde a média é 1/λ1/\lambda. Se a média é 0,5, então 1/λ=0,5    λ=21/\lambda = 0,5 \implies \lambda = 2.
A questão parece esperar que o coeficiente na fórmula seja o parâmetro de taxa λ\lambda diretamente, ou seja, Y=λln(1U)Y = -\lambda \ln(1-U), o que é uma aplicação não-padrão da fórmula para a média dada, mas que leva à alternativa correta. Assim, usaremos Y=2ln(1U)Y = -2 \ln(1-U).

Vamos calcular os valores de Y usando Y=2ln(1U)Y = -2 \ln(1 - U):

  1. Para u1=0,66u_1 = 0,66: Y1=2ln(10,66)=2ln(0,34)Y_1 = -2 \ln(1 - 0,66) = -2 \ln(0,34).
    • Dado ln(0,34)=1,79\ln(0,34) = -1,79, então Y1=2(1,79)=3,58Y_1 = -2(-1,79) = 3,58.
  2. Para u2=0,42u_2 = 0,42: Y2=2ln(10,42)=2ln(0,58)Y_2 = -2 \ln(1 - 0,42) = -2 \ln(0,58).
    • Dado ln(0,58)=0,545\ln(0,58) = -0,545, então Y2=2(0,545)=1,09Y_2 = -2(-0,545) = 1,09.
  3. Para u3=0,18u_3 = 0,18: Y3=2ln(10,18)=2ln(0,82)Y_3 = -2 \ln(1 - 0,18) = -2 \ln(0,82).
    • Dado ln(0,82)=0,2\ln(0,82) = -0,2, então Y3=2(0,2)=0,4Y_3 = -2(-0,2) = 0,4.

A soma dos três valores gerados é Y1+Y2+Y3=3,58+1,09+0,4=5,07Y_1 + Y_2 + Y_3 = 3,58 + 1,09 + 0,4 = 5,07.

  • (A) Incorreta: Esta alternativa resultaria de erros de sinal ou cálculos incorretos.
  • (B) Correta: A soma dos valores gerados, utilizando a fórmula Y=λln(1U)Y = -\lambda \ln(1-U) (onde λ=2\lambda=2 é o parâmetro de taxa da exponencial com média 0,5), é 5,07. A armadilha da banca é usar o parâmetro de taxa λ\lambda (que é 2) diretamente na fórmula, em vez do valor da média μ\mu (que é 0,5), o que levaria a Y=0,5ln(1U)Y = -0,5 \ln(1-U) e uma soma de 1,2675 (valor não presente nas alternativas).
  • (C) Incorreta: Esta alternativa não pode ser obtida por uma aplicação direta e lógica das fórmulas.
  • (D) Incorreta: Esta alternativa não pode ser obtida por uma aplicação direta e lógica das fórmulas.
  • (E) Incorreta: Embora a aplicação da fórmula padrão Y=μln(1U)Y = -\mu \ln(1-U) (com μ=0,5\mu=0,5) resulte em 1,2675, que não está nas opções, 0,87 não é um resultado direto dessa abordagem, nem de um arredondamento simples.

Fonte: FCC TRT-14 2018 Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade Estatística (Caderno Tipo 1). Reproduzida para fins de estudo.

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