Questões de Concurso Sobre funções de probabilidade p(x) e densidade f(x) em estatística

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Q564586 Estatística
Uma variável aleatória contínua X tem a função densidade de probabilidade f(x) = (r + 1)xr no intervalo [0, 1], sendo (x1, ..., xn) uma amostra de X.

A respeito de estimadores de máxima verossimilhança (MV), julgue o item seguinte.

A função de verossimilhança é L(r) = (r + 1)n (x1 ... xn) r .


Alternativas
Q564585 Estatística
Uma variável aleatória contínua X tem a função densidade de probabilidade f(x) = (r + 1)xr no intervalo [0, 1], sendo (x1, ..., xn) uma amostra de X.

A respeito de estimadores de máxima verossimilhança (MV), julgue o item seguinte.

O estimador de MV de r será negativo se e somente se x1•...•xn < e-n.


Alternativas
Q536065 Estatística

Considere que uma série temporal {Xt } seja gerada por    em que B representa o operador de atraso (backshift), tal que BZt = Zt-1, θ seja uma constante real e Zt seja um ruído aleatório com média nula e variância unitária. 

Acerca da série temporal {Xt }, julgue o item subsecutivo.


A função de densidade espectral da série temporal {Xt } é dada por Imagem associada para resolução da questão em que |ω| < π.

Alternativas
Q536029 Estatística
Considere que a quantidade de carga perdida (Y, em kg) em operações de transbordo seja uma variável aleatória com função de densidade de probabilidade    em que   0 < a ≤ y ≤ b . Considere, ainda, que Y1Y2, ...., Yn representa uma amostra aleatória simples retirada dessa distribuição e que  Y(1) ≤  Y(2)  ≤ ...., ≤ Y(n) representam suas estatísticas de ordem. Com base nessas informações, julgue o item.


 Com base nessas informações, julgue o item.


As estatísticas de ordem Y(1) e Y(n) e são os estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros a e b, respetivamente.


Alternativas
Q536027 Estatística
Considere que a distribuição das velocidades v dos veículos (em km/h) em uma via seja uma variável aleatória V com função de distribuição acumulada  Imagem associada para resolução da questão . A partir dessas informações, julgue o item que se segue.


A função de densidade da distribuição de V é igual a  Imagem associada para resolução da questão
Alternativas
Q536020 Estatística
Considere que o tempo de duração (X, em horas) de uma viagem por via ferroviária seja uma variável aleatória com função de densidade de probabilidade expressa por f(x) = 2e-2(x-5) em que x  > 5 horas. Com base nessas informações, julgue o próximo item.


O tempo médio de duração da viagem em questão é de 5,5 horas.
Alternativas
Q536018 Estatística
Considere que o tempo de duração (X, em horas) de uma viagem por via ferroviária seja uma variável aleatória com função de densidade de probabilidade expressa por f(x) = 2e-2(x-5) em que x  > 5 horas. Com base nessas informações, julgue o próximo item.


Se {X1, X2, ....,X100} forem cópias estocásticas independentes de X, então a mediana amostral desse conjunto será igual a 0,5ln2.
Alternativas
Q536016 Estatística
Considere que o tempo de duração (X, em horas) de uma viagem por via ferroviária seja uma variável aleatória com função de densidade de probabilidade expressa por f(x) = 2e-2(x-5) em que x  > 5 horas. Com base nessas informações, julgue o próximo item.


Na situação em questão, é impossível observar o evento [X < 2].



Alternativas
Q452955 Estatística
Uma variável aleatória Gama é definida para valores reais e positivos e sua função densidade é dada por
imagem-080.jpg
com parâmetros α > 0 e ß > 0.


Diante do exposto, analise as afirmativas.
I. Pode-se demonstrar que E(x) = αß e Var(x) = αß2.

II. A função gama é dada por imagem-081.jpg

III. Pode-se mostrar que G(α) = (α – 1) G(α – 1) e para α inteiro, G(α) = (α – 1)!.

IV. Quando α = 1, a função densidade da gama e igual à distribuição exponencial com parâmetro ß.

V. Quando α = v/2 e ß = 2, com v > 0 inteiro, a função densidade da gama é igual à distribuição Qui-quadrado com ? graus de liberdade.

Estão corretas apenas as afirmativas
Alternativas
Q452953 Estatística
Os Modelos Lineares Generalizados (MLG) são definidos a partir de três características: o componente aleatório, que estabelece a distribuição da variável resposta; o componente sistemático, que determina as variáveis explicativas a serem utilizadas como preditoras no modelo e estabelece a equação de predição como linear; e, a função de ligação, que estabelece a relação entre o componente sistemático e a esperança matemática da variável resposta. Diante do exposto, analise.

I. O componente aleatório permite que a distribuição seja da família exponencial ou de suas generalizações, contemplando, entre outras, as distribuições: normal, Bernoulli, Poisson, Gama, Normal, Inversa, Exponencial, Binomial.
II. A função de ligação deve transformar o domínio da variável aleatória de forma a permitir que qualquer valor do componente sistemático seja admissível. As funções mais utilizadas são: identidade, inversa, inversa ao quadrado, logarítmica, logito, probito, complemento log-log, potência, Box-Cox e Aranda-Ordaz.
III. O ajuste de um MLG pode ser feito pelo método de máxima verossimilhança. As equações normais produzidas, em geral, precisam ser resolvidas por processos iterativos. Os mais utilizados são o método de Newton- Raphson e o de escore de Fisher. Eles são distintos, qualquer que seja a função de ligação.
IV. Para dados de contagem com distribuição de Poisson, o MLG corresponde ao modelo de regressão de Poisson. A função de ligação mais utilizada é a logarítmica. Quando existe superdispersão nos dados, adota-se uma generalização de MLG que admite o parâmetro de dispersão.
V. Vários tipos de resíduo podem ser utilizados para avaliar a qualidade do ajuste de um MLG, entre eles, resíduos ordinários, resíduos de Pearson, resíduos de Pearson padronizados e componente do desvio.

Estão corretas apenas as afirmativas
Alternativas
Q440542 Estatística
Uma população tem distribuição regida pela função de densidade de probabilidade dada por

imagem-021.jpg

com α, β parâmetros desconhecidos. Uma amostra aleatória (1, 2, 2, 3) de tamanho 4 é retirada da população. Os estimadores de máxima verossimilhança para α e β à luz dessa amostra são dados por
Alternativas
Q440534 Estatística
Um ponto é aleatoriamente selecionado do quadrado unitário [0,1] x [0,1]. Seja X a variável aleatória que representa a distância do ponto selecionado ao lado do quadrado mais próximo a ele.

O modelo dado pela função de densidade de probabilidade f(x) da variável aleatória X é caracterizado por
Alternativas
Q440533 Estatística
A função de densidade de probabilidade conjunta das variáveis aleatórias X e Y é

imagem-008.jpg

A constante c do modelo conjunto vale
Alternativas
Q399444 Estatística
No que concerne a união e intersecção de eventos, julgue os itens que se seguem.

A função imagem-029.jpg definida em [-1, 1] em que imagem-030.jpg e imagem-031.jpg > 0 é uma constante, será uma densidade de probabilidade apenas se imagem-032.jpg = 2k, K imagem-033.jpg.
Alternativas
Q399438 Estatística
Considerando o conceito de distribuição de probabilidade, julgue os itens

A distribuição discreta cuja função de probabilidade acumulada seja somente será F(x) = x - a / b - a , a imagem-016.jpg ximagem-017.jpg b ,somente será válida se a > 0.
Alternativas
Q399430 Estatística

Com base em distribuições contínuas, julgue os itens subsequentes.

Se P for uma variável aleatória beta com parâmetros (a, b) e se X for uma binomial com parâmetros N e P, então o produto de f(P) × P(X), em que f(P) é a função densidade de probabilidade de P e P(X) é a probabilidade de X , será proporcional à densidade de uma beta com parâmetros (a + X, b + N – X).
Alternativas
Q399429 Estatística

Com base em distribuições contínuas, julgue os itens subsequentes.

Considere que uma variável aleatória contínua e simétrica em zero tenha função densidade de probabilidade f(x) tal que imagem-011.jpg
Alternativas
Q399428 Estatística

Com base em distribuições contínuas, julgue os itens subsequentes.

Se X for uma variável aleatória contínua com função de densidade f(x) definida no intervalo [a, d] e se a < b < c < d , então os axiomas de Kolmogorov garantirão que imagem-010.jpg.
Alternativas
Q399426 Estatística

Com base em distribuições contínuas, julgue os itens subsequentes.

Toda função não negativa é uma densidade de probabilidade.
Alternativas
Q399416 Estatística
Com relação à teoria de probabilidades, julgue os próximos itens.
Se f(x) for uma função de densidade de probabilidade definida em [0,imagem-002.jpg) e se imagem-003.jpg
Alternativas
Respostas
261: C
262: C
263: E
264: C
265: E
266: C
267: E
268: C
269: E
270: A
271: A
272: E
273: D
274: E
275: E
276: C
277: C
278: C
279: E
280: C