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Considere uma variável aleatória X com função de probabilidade exponencial com parâmetro θ﹥0. Nesse caso, avalie se as seguintes afirmativas são falsas (F) ou verdadeiras (V):
( ) E[ X ] = 1/θ e Var[ X ] = 1/θ2.
( ) Se um processo Poisson está ocorrendo no tempo, então a variável aleatória que mede o tempo entre duas ocorrências sucessivas tem distribuição exponencial.
( ) A distribuição exponencial não tem memória, ou seja, se X tem distribuição exponencial, e se a e b são constantes positivas, P[ X > a + b | X > a] = P[ X > b].
As afirmativas são, respectivamente,
Considere uma variável aleatória X com função de densidade de probabilidade dada por
f(x) = x – 2, se x ≥ 1, f(x) = 0 nos demais casos.
A média de X é igual a
A = o resultado do primeiro dado é ímpar. B = o resultado do segundo dado é ímpar. C = a soma dos dois resultados é ímpar.
Avalie então se as seguintes afirmativas estão corretas:
I. A e B são independentes. II. A e C são independentes. III. A, B e C são independentes.
Está correto o que se afirma em
67, 55, 102, 77, 88, 89, 100, 78, 69, 65, 65, 101, 98, 65, 68
A mediana desses pesos é
26 28 30 32 32 34 36 38
O desvio padrão dessas idades é igual a
I. A autocorrelação avalia o modo como uma observação, num dado instante, está relacionada com as observações passadas; em particular, a autocorrelação de primeira ordem caracteriza séries nas quais uma observação está correlacionada com a observação imediatamente anterior.
II. A tendência de uma série temporal é uma medida do padrão de crescimento (positivo ou negativo) da variável em um certo período de tempo.
III. A sazonalidade mede se há padrões de comportamento que se repetem em épocas específicas.
IV. Dizemos que uma série temporal apresenta estacionariedade se a variável em estudo se comporta de modo aleatório ao longo do tempo ao redor de uma média constante.
As afirmativas são respectivamente
I. Análise Discriminante Linear é usada para classificar e visualizar dados e reduzir dimensão do problema.
II. A ideia é dividir o espaço de dados em regiões que representam as classes e usar uma regra de alocação para alocar cada observação em alguma região.
III. O que se espera com a aplicação da ADL é que a variância entre classes seja maximizada em relação à variância intraclasse.
Está correto o que se afirma em
f(x; θ) = θexp{-θx}, se x > 0, f(x, θ) = 0, se x ≤ 0.
O estimador não tendencioso de variância uniformemente mínima de 1/θ é
I. Ser computacionalmente eficiente.
II. O período deve ser muito longo.
III. Os sucessivos valores devem ser independentes e uniformemente distribuídos.
Está correto o que se afirma em
I. O estimador razão é aproximadamente não viciado se o tamanho da amostra é suficientemente grande.
II. Para amostras pequenas, o estimador razão apresentará pequeno viés ou viés nulo com grande probabilidade.
III. O viés pode ser calculado considerando-se o truncamento na expansão em série de Taylor, a partir do termo de interesse; quanto menor a ordem do truncamento, mais preciso é o resultado.
Está correto apenas o que se afirma em
O trecho faz referência à amostragem
f(x; p) = px (1-p)1-x , x = 0 ou 1, 0 ≤ p≤ 1 .
A função de verossimilhança correspondente é então
