Questões de Concurso
Sobre inferência estatística em estatística
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A seguinte amostra aleatória simples foi observada de uma distribuição Bernoulli(p):
1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1
Nesse caso, a estimativa de máxima verossimilhança de p é igual a
Sejam:
Em relação à estimação de μ e de σ2 , avalie se as seguintes afirmativas são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( )
é estimador não tendencioso de variância uniformemente mínima de μ.
( ) S2 é estimador não tendencioso de σ2.
( ) é estimador de máxima verossimilhança de μ.
( ) S2 é estimador de máxima verossimilhança de σ2.
As afirmativas são, respectivamente,
Os dados obtidos estão resumidos na tabela a seguir.
O valor da estatística T usual, nesse caso, é aproximadamente igual a
Sob a hipótese nula, o valor da estatística F é então aproximadamente igual a
( ) Um bom estimador de um parâmetro θ deve ser não tendencioso para θ.
( ) Um bom estimador de um parâmetro θ deve ter a maior variância possível.
( ) Um bom estimador de um parâmetro θ deve ter erro médio quadrático máximo.
As afirmativas são, respectivamente,
A probabilidade de erro tipo I máxima com esse critério é aproximadamente igual a
O estimador de máxima verossimilhança de θ é dado por
Lembre-se de que, se Z tem distribuição normal padrão, então P[ -1,96 < Z < 1,96] = 0,95.
Um intervalo de 95% de confiança para será então dado aproximadamente por
A prefeitura de uma cidade está preocupada com o elevado índice de acidentes automobilísticos que vêm acontecendo em determinada rodovia.
O número de acidentes nesse local pode ser modelado por uma distribuição Poisson de média . A prefeitura decide registrar o número X de acidentes nessa rodovia ao longo de um mês para testar a hipótese de que o número médio de acidentes nesse intervalo é maior que 20.
Assim, foi definido que:
E a hipótese nula será rejeitada se X > 26.
É correto afirmar que a probabilidade de que seja cometido erro
do Tipo I corresponde à
No que diz respeito ao estimador hipotético Tn do parâmetro λ, julgue o seguinte item.
Se n = 10, então o erro quadrático médio de Tn será igual
a λ2/10.
No que diz respeito ao estimador hipotético Tn do parâmetro λ, julgue o seguinte item.
Tn é estimador consistente.
No que diz respeito ao estimador hipotético Tn do parâmetro λ, julgue o seguinte item.
O erro-padrão de Tn é igual a 1.
No que diz respeito ao estimador hipotético Tn do parâmetro λ, julgue o seguinte item.
Tn é estimador de λ assintoticamente não viciado.
Com base nas informações precedentes e no método de estimação por máxima verossimilhança, julgue o próximo item.
Pelo método da máxima verossimilhança, a estimativa da
média de W é igual a 8/5 .
Com base nas informações precedentes e no método de estimação por máxima verossimilhança, julgue o próximo item.
A estimativa de máxima verossimilhança da probabilidade p
é igual a 0,625.
Com base nas informações precedentes e no método de estimação por máxima verossimilhança, julgue o próximo item.
Se 
(W = 2) denota a estimativa de máxima
verossimilhança da probabilidade P(W= 2), então
(W =2) = 0,4.
Com base nas informações precedentes e no método de estimação por máxima verossimilhança, julgue o próximo item.
Não há estimador de máxima verossimilhança para a moda
de W , já que o valor da moda não depende da
probabilidade p.
Com base nas informações precedentes e no método de estimação por máxima verossimilhança, julgue o próximo item.
O estimador de máxima verossimilhança para a variância de W é a variância amostral.
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