Considere que o parâmetro α mencionado no texto tenha um val...
Texto para a questão.
Considere que Y1, Y2, ..., Yn seja uma amostra aleatória simples de uma população cuja distribuição é dada pela função de densidade f(y) = λ exp [-λ (y - α)], se y ≥ α; e f(y) = 0, se y < α, em que λ > 0 e -∞ < α < +∞ são os parâmetros da distribuição. Considere ainda as estatísticas a seguir.
Y(1) = min(Y1, Y2, ..., Yn)
Y(n) = max(Y1, Y2, ..., Yn)
Nessa situação, no procedimento de
estimação via mínimos quadrados, o estimador para 1/λ . I é
- α II não é tendencioso.
III é consistente.
A quantidade de itens certos é igual a
I - μ=1/λ+α.. logo 1/λ = μ - a.. correto
II - eh nao tendencioso.. sim.. valor esperado = observado
III - sim.. consistente
A consistência é uma propriedade desejada de um estimador em estatística. Um estimador é considerado consistente se converge para o valor do parâmetro à medida que o tamanho da amostra aumenta indefinidamente. Em termos mais simples, à medida que coletamos mais dados, o estimador se aproxima cada vez mais do valor verdadeiro do parâmetro que estamos tentando estimar.
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