Questão de Estatística · FGV TJ-MS 2024 (nº 35)

As distribuições de probabilidade nos ajudam a entender a chance de diferentes resultados para variáveis aleatórias (números que vêm de eventos incertos). Quando temos várias variáveis, podemos analisar como elas se comportam juntas (distribuição conjunta), individualmente (distribuição marginal), ou como uma afeta a outra (distribuição condicional).

(A) Incorreta: As distribuições condicionais descrevem a probabilidade de um evento dada a ocorrência de outro, ou seja, onde a ocorrência de um evento afeta a probabilidade do outro. A descrição fornecida refere-se à independência.
(B) Incorreta: As distribuições conjuntas descrevem o comportamento de duas ou mais variáveis aleatórias em conjunto. A descrição fornecida, que fala de uma única variável sem levar em conta as outras, refere-se às distribuições marginais.
(C) Incorreta: As distribuições independentes são aquelas em que a ocorrência de uma variável não afeta a probabilidade da outra. A descrição fornecida, que fala em "levar em consideração o efeito de uma variável sobre a outra", descreve a análise de variáveis dependentes ou distribuições condicionais, e não a independência. Armadilha da banca: A pegadinha está em usar o termo "independentes" para descrever uma situação de dependência ou relação, que é o oposto do conceito de independência.
(D) Incorreta: As distribuições marginais descrevem o comportamento de uma única variável aleatória, extraída de um conjunto maior, ignorando as outras. A descrição fornecida, que fala em modelar o comportamento de "duas ou mais variáveis aleatórias em conjunto", refere-se às distribuições conjuntas.
(E) Correta: As distribuições transformadas ocorrem quando uma nova variável é criada aplicando uma função matemática a uma ou mais variáveis aleatórias existentes. Por exemplo, se $X$ é uma variável aleatória, e $Y = g(X)$ é uma nova variável, a distribuição de $Y$ é uma distribuição transformada de $X$.