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**Explicação:** A probabilidade de retirar a primeira bola preta é 2/10. Após retirar uma, a probabilidade da segunda ser preta é 1/9. Assim, P(Todas Pretas) = (2/10) * (1/9) = 0.0222, que arredondando dá 0.02. 97. Em uma pesquisa, 50% dos entrevistados afirmaram que gostam de esportes. Se 8 pessoas são escolhidas, qual é a probabilidade de que exatamente 4 gostem de esportes? A) 0.20 B) 0.25 C) 0.30 D) 0.35 **Resposta: C) 0.30** **Explicação:** Usamos a distribuição binomial: P(X=4) = C(8,4) * (0.5)^4 * (0.5)^4. Calculando, obtemos aproximadamente 0.30. 98. Uma moeda é lançada 5 vezes. Qual é a probabilidade de obter pelo menos 3 caras? A) 0.20 B) 0.25 C) 0.30 D) 0.35 **Resposta: C) 0.30** **Explicação:** Precisamos calcular as probabilidades de obter 3, 4 e 5 caras e somá-las. Usamos a fórmula da distribuição binomial para isso. 99. Em uma urna com 10 bolas, sendo 4 vermelhas e 6 azuis, se retiramos 2 bolas ao acaso, qual é a probabilidade de que ambas sejam vermelhas? A) 0.20 B) 0.25 C) 0.30 D) 0.35 **Resposta: A) 0.20** **Explicação:** A probabilidade de retirar a primeira bola vermelha é 4/10. Após retirar uma vermelha, a probabilidade da segunda ser vermelha é 3/9. Assim, P(Vermelhas) = (4/10) * (3/9) = 0.1333, que arredondando dá 0.13. 100. Em uma pesquisa, 65% dos entrevistados afirmaram que gostam de chocolate. Se 10 pessoas são escolhidas, qual é a probabilidade de que exatamente 7 gostem de chocolate? A) 0.20 B) 0.25 C) 0.30 D) 0.35 **Resposta: B) 0.25** **Explicação:** Usamos a distribuição binomial: P(X=7) = C(10,7) * (0.65)^7 * (0.35)^3. Calculando, obtemos aproximadamente 0.25. Essas são as 100 questões de probabilidade complexas em formato de múltipla escolha, juntamente com as respostas e explicações detalhadas. Espero que você tenha achado útil! Claro! Aqui estão 100 problemas de estatística complexos em formato de múltipla escolha, com perguntas e respostas longas e detalhadas. Vamos começar: 1. Em um estudo sobre o tempo de espera em filas de um banco, a média do tempo de espera foi de 15 minutos com um desvio padrão de 3 minutos. Se o tempo de espera segue uma distribuição normal, qual é a probabilidade de um cliente esperar mais de 18 minutos? A) 0,1587 B) 0,8413 C) 0,0228 D) 0,9772 **Resposta:** A) 0,1587 **Explicação:** Para calcular a probabilidade, usamos a fórmula do Z-score: Z = (X - μ) / σ, onde X é o tempo de espera, μ é a média e σ é o desvio padrão. Aqui, Z = (18 - 15) / 3 = 1. A tabela Z nos dá P(Z > 1) = 0,1587. 2. Uma pesquisa revelou que 60% dos estudantes de uma escola preferem matemática a ciências. Se 10 estudantes são selecionados aleatoriamente, qual é a probabilidade de exatamente 7 preferirem matemática? A) 0,1935 B) 0,2150 C) 0,2053 D) 0,2352 **Resposta:** C) 0,2053 **Explicação:** Usamos a distribuição binomial: P(X=k) = (n choose k) * p^k * (1-p)^(n- k). Aqui, n=10, k=7, p=0,6. Portanto, P(X=7) = (10 choose 7) * (0,6)^7 * (0,4)^3 = 120 * 0,02799 * 0,064 = 0,2053. 3. Em uma amostra de 50 pessoas, a média de altura foi de 1,70 m com um desvio padrão de 0,10 m. Qual é o intervalo de confiança de 95% para a média da população? A) (1,68 m, 1,72 m) B) (1,69 m, 1,71 m) C) (1,67 m, 1,73 m) D) (1,66 m, 1,74 m) **Resposta:** B) (1,69 m, 1,71 m) **Explicação:** O intervalo de confiança é dado por: média ± Z * (σ/√n). Para 95%, Z ≈ 1,96. Então, IC = 1,70 ± 1,96 * (0,10/√50) = 1,70 ± 0,0277, resultando em (1,69 m, 1,71 m). 4. Um fabricante de lâmpadas afirma que 90% de suas lâmpadas têm vida útil superior a 1000 horas. Se 20 lâmpadas são testadas, qual é a probabilidade de que pelo menos 18 delas durem mais de 1000 horas? A) 0,0576 B) 0,0795 C) 0,0873 D) 0,1051 **Resposta:** A) 0,0576 **Explicação:** Usamos a distribuição binomial: P(X ≥ 18) = P(X=18) + P(X=19) + P(X=20). Para k=18, 19, 20, calculamos usando a fórmula binomial. A soma dá 0,0576. 5. Em um experimento, a média de notas de um grupo de 30 alunos foi 75 com um desvio padrão de 10. Qual é a probabilidade de um aluno escolhido aleatoriamente ter uma nota superior a 85? A) 0,1587 B) 0,8413 C) 0,0228 D) 0,9772