Questões de Concurso
Sobre funções de probabilidade p(x) e densidade f(x) em estatística
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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 .
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.
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
em que |ω| < π.
em que 0 < a ≤ y ≤ b . Considere, ainda, que Y1, Y2, ...., 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.As estatísticas de ordem Y(1) e Y(n) e são os estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros a e b, respetivamente.
. A partir dessas informações, julgue o item que se segue.A função de densidade da distribuição de V é igual a

O tempo médio de duração da viagem em questão é de 5,5 horas.
Se {X1, X2, ....,X100} forem cópias estocásticas independentes de X, então a mediana amostral desse conjunto será igual a 0,5ln2.
Na situação em questão, é impossível observar o evento [X < 2].

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

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
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

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
O modelo dado pela função de densidade de probabilidade f(x) da variável aleatória X é caracterizado por

A constante c do modelo conjunto vale
definida em [-1, 1] em que
e
> 0 é uma constante, será uma densidade de probabilidade apenas se
= 2k, K
.
x
b ,somente será válida se a > 0. Com base em distribuições contínuas, julgue os itens subsequentes.
Com base em distribuições contínuas, julgue os itens subsequentes.
Com base em distribuições contínuas, julgue os itens subsequentes.
. Com base em distribuições contínuas, julgue os itens subsequentes.
) e se