Questões de Concurso Público MPU 2013 para Analista - Estatística
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A distribuição conjunta de dois indicadores de qualidade do ar, X e Y, é expressa por ƒ(x, y) = αxy, em que 0 ≤ x ≤ 1, 0 ≤ y ≤ 1 e α > 0. Para outros valores de x e de y, ƒ(x, y) = 0. Com base nessas informações, julgue o próximo item.
É correto afirmar que α é um parâmetro da distribuição que
pode assumir qualquer valor real positivo, e, a partir de uma
amostra aleatória simples, esse parâmetro pode ser estimado
pelo método dos momentos.
Uma amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn foi retirada de uma distribuição contínua, em que θ é o parâmetro de interesse e Sn = S(X1, X2, ..., Xn) é o seu estimador. A respeito dessa amostra, julgue o próximo item.
Se o estimador Sn converge em norma L1 para o parâmetro θ à
medida que o tamanho da amostra aumenta, então Sn converge
em probabilidade para θ.
Uma amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn foi retirada de uma distribuição contínua, em que θ é o parâmetro de interesse e Sn = S(X1, X2, ..., Xn) é o seu estimador. A respeito dessa amostra, julgue o próximo item.
Se Sn e θ forem as médias amostral e populacional,
respectivamente, então — conforme a lei fraca dos grandes
números — Sn converge quase certamente para θ, à medida que
n cresce.
A tabela acima mostra os resultados de um estudo demográfico em que se analisou o crescimento da população de determinada cidade ao longo do tempo. Considerando os dados da tabela e uma curva de crescimento exponencial y = ε α eβt , em que e representa um erro aleatório com média unitária, julgue o item subsequente.
Calculando-se as derivadas parciais Sα e Sβ da soma dos erros quadrados, as equações Sα = 0 e Sβ = 0 fornecem as seguintes equações normais:
A tabela acima mostra os resultados de um estudo demográfico em que se analisou o crescimento da população de determinada cidade ao longo do tempo. Considerando os dados da tabela e uma curva de crescimento exponencial y = ε α eβt , em que e representa um erro aleatório com média unitária, julgue o item subsequente.
É correto linearizar o modelo com a reparametrização a = ln α e a transformação da variável dependente z = ln y. Dessa forma resulta o modelo z = a + βt + ln ε.