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Questões de Concurso Sobre estimativa de máxima verossimilhança em estatística

Foram encontradas 154 questões

Q2450798 Estatística
Seja uma variável aleatória Xi com distribuição Normal de parâmetros desconhecidos. SeImagem associada para resolução da questão então a variância estimada pelo método dos momentos será: 
Alternativas
Q2447340 Estatística
O estimador de máxima verossimilhança é igual ao ponto que maximiza a função de verossimilhança, sendo obtido de forma analítica para modelos probabilísticos simples. Quando não é possível obter o máximo da função de verossimilhança de forma analítica, qual método iterativo pode ser usado?
Alternativas
Q2382932 Estatística
Uma forma de analisar os gastos domiciliares em saúde e suas relações com o envelhecimento da população é estimar um modelo Tobit, considerando variáveis explicativas, tais como a idade e o sexo da pessoa de referência da família, o tamanho da família, a presença de idosos no domicílio, dentre outras.
Nesse caso, a justificativa para o uso do modelo Tobit decorreria do fato de ele
Alternativas
Q2381424 Estatística
Imagem associada para resolução da questão


Com pertinência à tabela precedente, que mostra quatro conjuntos de dados, cada um dos quais constituído por cinco observações, é correto afirmar que os que possuem a mesma variância amostral são os conjuntos 
Alternativas
Q4077133 Estatística
Assinale a alternativa que preenche corretamente as lacunas do texto abaixo:

De acordo com o método da máxima verossimilhança adotamos, como estimativas dos parâmetros, os valores que maximizam a probabilidade (no caso da variável aleatória ser______) ou a______de probabilidade (no caso de variável_______) de ser obtida a amostra observada.

Marque a opção CORRETA.
Alternativas
Q2341832 Estatística
Sejam ƒ(xθ) a função densidade de probabilidade, com θ unidimensional, Imagem associada para resolução da questão o estimador de máxima verossimilhança e g(. ) uma função monótona. Utilizando a propriedade da invariância do estimador de máxima verossimilhança, qual é o estimador de g(θ)?  
Alternativas
Ano: 2023 Banca: IV - UFG Órgão: UFNT Prova: CS-UFG - 2023 - UFNT - Estatístico |
Q2305666 Estatística
Considerando uma amostra de tamanho n da distribuição normal com média (μ) e variância (σ2 ), os estimadores de máxima verossimilhança para μ e σ2 são dados, respectivamente, por: 
Alternativas
Ano: 2023 Banca: IV - UFG Órgão: UFNT Prova: CS-UFG - 2023 - UFNT - Estatístico |
Q2305659 Estatística
Considerando um modelo de regressão linear múltipla de posto completo e variância constante, pode-se obter as estimativas dos coeficientes de regressão por meio dos métodos de máxima verossimilhança (β^MQ ) e mínimos quadrados (β^MV ). A relação existente entre os estimadores obtidos por meio destes dois métodos é:
Alternativas
Ano: 2023 Banca: NUCEPE Órgão: UESPI Prova: NUCEPE - 2023 - UESPI - Estatístico |
Q2272478 Estatística
Considere a seguinte distribuição de probabilidade:


Imagem associada para resolução da questão



Em uma amostra de tamanho n desta distribuição, qual é o estimador de máxima verossimilhança de λ ?
Alternativas
Ano: 2023 Banca: PR-4 UFRJ Órgão: UFRJ Prova: PR-4 UFRJ - 2023 - UFRJ - Estatístico |
Q2269431 Estatística

Considere a função de densidade de probabilidades 



Imagem associada para resolução da questão



se uma amostra aleatória de tamanho 6 resultou nas medidas 0,70; 0,63; 0,92; 0,86; 0,43 e 0,21. Encontre o valor do estimador de máxima verossimilhança.

Alternativas
Q2239561 Estatística
Assinale a opção em que é apresentado o estimador da variância populacional Imagem associada para resolução da questão , pelo método de máxima verossimilhança, para uma variável aleatória X ~ ( μ, Imagem associada para resolução da questão). 
Alternativas
Q2101304 Estatística
Satisfazendo condições matemáticas de regularidade, a estimação de máxima verossimilhança é um método de estimação que permite usar uma amostra para estimar parâmetros populacionais. NÃO é propriedade atribuída aos estimadores de máxima verossimilhança: 
Alternativas
Q2339670 Estatística
Uma amostra aleatória simples de tamanho 25 foi retirada para a estimação da média μ de uma população normal cuja variância é igual a 9. Se T representa o estimador de máxima verossimilhança de μ, o desvio padrão de T é igual a
Alternativas
Q2114268 Estatística
Em uma série de 6 experiências, um acontecimento cuja probabilidade de ocorrência é p ocorreu pela primeira vez na segunda, quarta, quinta, sexta, quarta e terceira prova, respectivamente. Supondo que p seja o parâmetro da distribuição geométrica P(X = x) = (1 – p)x – 1.p, x = 1, 2, 3, ... ,tem-se, utilizando o método dos momentos, que uma estimativa de p é igual a  
Alternativas
Q2108518 Estatística
Um fabricante de um equipamento admite que o tempo de funcionamento (T) desse equipamento, em horas, sem apresentar falhas obedece a uma lei exponencial com função densidade dada por f(t) = λe-λt , se t > 0 e que f(t) = 0, caso contrário. Utilizando o método da máxima verossimilhança, ele obteve a estimativa pontual do parâmetro λ com base nas informações obtidas do tem-po de funcionamento de 500 equipamentos selecionados aleatoriamente de sua produção. O quadro abaixo fornece os resulta-dos obtidos. 
ti    1       2      3        4        5       Total ni   50    50    200    150     50      500

Obs.: ni é o número de equipamentos que apresentaram falhas em ti horas.

A estimativa pontual do parâmetro λ obtida pelo fabricante foi, então, de
Alternativas
Q2108517 Estatística
Dois estimadores E1 e E2, não viesados, são utilizados para estimar a média μ de uma população normalmente distribuída apresentando uma variância unitária. Sejam E1 = mX + (m + n)Y − Z e E2 = mX + (m − n)Y − nZ os dois estimadores em que m e n são parâmetros reais e (X, Y, Z) uma amostra aleatória de tamanho 3 extraída da população, com reposição. A variância (V) do estimador mais eficiente, entre E1 e E2, é tal que
Alternativas
Q1988384 Estatística
Considerando que o conjunto de dados {0, 10, 4, 2} represente uma amostra aleatória simples retirada de uma distribuição binomial com parâmetros n p  desconhecidos, em que é um valor inteiro e 0 < p < 1, julgue o item a seguir. 

A estimativa de máxima verossimilhança para o parâmetro n é igual a 4. 
Alternativas
Q1898270 Estatística

Suponha que a variável aleatória W seja uniformemente distribuída no intervalo [0, Ω]. Uma amostra aleatória de tamanho 10 foi obtida e mostrou os seguintes resultados: 0,2; 1,0; 0,5; 1,3; 1,8; 2,0; 1,0; 0,7; 0,3 e 1,2.

A estimativa de máxima verossimilhança de Ω é, então, igual a

Alternativas
Q1895713 Estatística

Considere uma variável aleatória Yn, com média zero e variância 1, e uma função real g, tal que o valor esperado de g(Yn) possa ser escrito como


Imagem associada para resolução da questão

em que g'(0) representa o valor da primeira derivada da função g no ponto zero, e n ∈ {1,2,3, …}. Com relação à notação assintótica big O, julgue o próximo item.


O(n-3/2) significa que existe uma constante real c tal que n3/2 O(n-3/2) < para todo n ∈ {1,2,3, …}.

Alternativas
Q1890001 Estatística

A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo deregressão linear simples escrito como y = a + bx + ε, cujoscoeficientes foram estimados pelo método da máximaverossimilhança, com ε~N(0, σ2). Os erros em torno da retaesperada são independentes e identicamente distribuídos.



Com base nessas informações, julgue o item a seguir.


Para se testar a hipótese nula H0 : y = a ε contra a hipótese alternativa H1: y = a + bxε, a estatística do teste F proporcionada pela tabela ANOVA é igual ou superior a 2.

Alternativas
Respostas
41: E
42: B
43: D
44: B
45: D
46: A
47: D
48: B
49: E
50: B
51: D
52: A
53: E
54: C
55: A
56: E
57: E
58: E
59: E
60: E