Considerando duas variáveis aleatórias discretas X e Y, tais que , em que x  ∈ {0, 1, 2, 3, …} e y  ∈ {0, 1, 2, 3, …}, julgue o item subsequente.  

E [X] > E [Y].

Considerando duas variáveis aleatórias discretas X e Y, tais que , em que x  ∈ {0, 1, 2, 3, …} e y  ∈ {0, 1, 2, 3, …}, julgue o item subsequente.  

X e Y são variáveis aleatórias independentes. 

Considerando duas variáveis aleatórias discretas X e Y, tais que , em que x  ∈ {0, 1, 2, 3, …} e y  ∈ {0, 1, 2, 3, …}, julgue o item subsequente.  

E [X|Y = y] = E [X|+ y]

Considerando duas variáveis aleatórias discretas X e Y, tais que, em que x  ∈ {0, 1, 2, 3, …} e y  ∈ {0, 1, 2, 3, …}, julgue o item subsequente.  

P(Y ≥ 3|X = 0) = 0,512.  

Considerando duas variáveis aleatórias discretas X e Y, tais que , em que x  ∈ {0, 1, 2, 3, …} e y  ∈ {0, 1, 2, 3, …}, julgue o item subsequente.  

A variância de Y é inferior a 18. 

Se V e W forem duas cópias independentes de uma distribuição exponencial com variância 1, então é correto afirmar que 

a diferença V - W" segue uma distribuição exponencial com variância igual a 2.  

Se V e W forem duas cópias independentes de uma distribuição exponencial com variância 1, então é correto afirmar que 

a forma 2 ∙ (V + W) se distribui conforme uma distribuição exponencial com variância igual a 8.

Se V e W forem duas cópias independentes de uma distribuição exponencial com variância 1, então é correto afirmar que 

a razão v/v+ w segue uma distribuição uniforme contínua. 

Se V e W forem duas cópias independentes de uma distribuição exponencial com variância 1, então é correto afirmar que 

o mínimo entre V e W segue uma distribuição exponencial com média igual a 0,5. 

Se V e W forem duas cópias independentes de uma distribuição exponencial com variância 1, então é correto afirmar que 

exp ( -V) e exp ( - W) são cópias independentes de uma distribuição uniforme contínua no intervalo [0,1]. 

Julgue o próximo item, considerando que a distribuição condicional Y | R = r segue uma distribuição gama com parâmetro de forma r e parâmetro de escala 1, e supondo que R segue uma distribuição geométrica com probabilidade de sucesso 0,5, tal que r ∈ {1, 2, 3, … }.  
E [ Y| R = r ] = 1/r.  

Julgue o próximo item, considerando que a distribuição condicional Y | R = r segue uma distribuição gama com parâmetro de forma r e parâmetro de escala 1, e supondo que R segue uma distribuição geométrica com probabilidade de sucesso 0,5, tal que r ∈ {1, 2, 3, … }.  

O valor esperado de Y é igual a 2. 

Julgue o próximo item, considerando que a distribuição condicional Y | R = r segue uma distribuição gama com parâmetro de forma r e parâmetro de escala 1, e supondo que R segue uma distribuição geométrica com probabilidade de sucesso 0,5, tal que r ∈ {1, 2, 3, … }.  

A variância de Y é igual a 4.  

Julgue o próximo item, considerando que a distribuição condicional Y | R = r segue uma distribuição gama com parâmetro de forma r e parâmetro de escala 1, e supondo que R segue uma distribuição geométrica com probabilidade de sucesso 0,5, tal que r ∈ {1, 2, 3, … }.  

A distribuição de R condicionalmente a um valor observado de Y, denotado como R | Y = y  , segue uma distribuição binomial. 

Julgue o próximo item, considerando que a distribuição condicional Y | R = r segue uma distribuição gama com parâmetro de forma r e parâmetro de escala 1, e supondo que R segue uma distribuição geométrica com probabilidade de sucesso 0,5, tal que r ∈ {1, 2, 3, … }.  

A distribuição do par ( Y, R ) pode ser representada por uma função de densidade absolutamente contínua f (y , r), na qual (y , r) representa um ponto do suporte da distribuição de ( Y, R ) .

Acerca de estimadores pontuais, julgue o item a seguir.  

O método dos momentos e o método da máxima verossimilhança fornecem os mesmos estimadores.  

Acerca de estimadores pontuais, julgue o item a seguir.  

Um estimador suficiente retém todas as informações relevantes da amostra a respeito do parâmetro populacional.

Acerca de estimadores pontuais, julgue o item a seguir.  

O estimador pontual da média populacional independe do tamanho da amostra.  

Acerca de estimadores pontuais, julgue o item a seguir.  

Um estimador pontual consistente aproxima-se do parâmetro populacional quando o tamanho da amostra cresce.

Acerca de estimadores pontuais, julgue o item a seguir.  

Para cada parâmetro populacional, há um único estimador pontual.