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A) É uma técnica estatística que transforma linearmente um conjunto original de variáveis, inicialmente correlacionadas entre si, num s...
- Se $\mathbf{X}$ é um vetor p-dimensional com distribuição normal multivariada com vetor de médias $\boldsymbol{\mu}$ e matriz de covariâncias $\bol...
- O estimador não tendencioso de variância uniformemente mínima de $1 / \theta$ é
A) $n / \sum_{i=1}^{n} X_{i}$
B) $\sum_{i=1}^{n} X_{i} / n$
C) $(n-...
- O estimador de máxima verossimilhança de $\log \left(\sigma^{2}\right)$ é
A) $\log \left[\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\bar{X}\right)^{2}\right]$
B) $\...
- A função de verossimilhança correspondente é então
A) $L(p)=p^{\sum x_{i}}(1-p)^{n-\sum x_{i}}$
B) $L(p)=p^{n-\sum x_{i}}(1-p)^{1-\sum x_{i}}$
C) $...
- Está correto o que se afirma em
A) I, apenas.
B) I e II, apenas.
C) I e III, apenas.
D) II e III, apenas.
E) I, II e III.
- O tamanho da amostra necessário para que possamos garantir, com $95 \%$ de confiança, que o valor da proporção amostral não se afastará do valor de...
- O critério de decisão com base na estatística de teste $t$ usual, ao nível de significância de $5 \%$, e a respectiva decisão serão:
A) Rejeitar $\...
- Se n itens diferentes forem sorteados aleatoriamente dessa produção, então o número de itens defeituosos nessa amostra tem distribuição
A) binomial...
- Pela Desigualdade de Tchebichev, se $X$ é uma variável aleatória com média $\mu$ e desvio padrão $\sigma$, a probabilidade de que o valor de $X$ se...
- Se $X$ tem distribuição qui-quadrado com $n$ graus de liberdade, $Y$ tem distribuição qui-quadrado com $m$ graus de liberdade e se $X$ e $Y$ são in...
- Se $X$ é o número de tentativas anteriores a esse primeiro sucesso, avalie se as afirmativas a seguir sobre a distribuição de $X$ estão corretas.
I...
- Um exemplo de variável aleatória cuja distribuição de probabilidades é tal que a média é sempre igual a variância é a
A) binomial.
B) exponencial.
...
- Exercicio_B
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A) $n / \sum_{i=1}^{n} X_{i}$
B) $\sum_{i=1}^{n} X_{i} / n$
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A) $\log \left[\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\bar{X}\right)^{2}\right]$
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A) $L(p)=p^{\sum x_{i}}(1-p)^{n-\sum x_{i}}$
B) $L(p)=p^{n-\sum x_{i}}(1-p)^{1-\sum x_{i}}$
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A) I, apenas.
B) I e II, apenas.
C) I e III, apenas.
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