Julgue o item subsequente, no que se refere a intervalos de confiança e à credibilidade de um parâmetro.

A situação ideal na construção de intervalos de confiança é a obtenção de intervalos amplos que apresentem alta probabilidade de conter o parâmetro populacional.  

Julgue o item subsequente, no que se refere a intervalos de confiança e à credibilidade de um parâmetro.

Dada uma amostra, vários intervalos de confiança podem ser construídos. 

Julgue o item subsequente, no que se refere a intervalos de confiança e à credibilidade de um parâmetro.

O coeficiente de confiança mede a percentagem de intervalos de confiança construídos que contêm o parâmetro populacional.  

Julgue o item subsequente, no que se refere a intervalos de confiança e à credibilidade de um parâmetro.

Um intervalo de confiança permite a aproximação do parâmetro populacional por meio de intervalos. 

Julgue o item subsequente, no que se refere a intervalos de confiança e à credibilidade de um parâmetro.

O intervalo de confiança não permite medir a magnitude de erro (ou erro de precisão) com relação ao parâmetro populacional.

Acerca de estimadores pontuais, julgue o item a seguir.  

O estimador pontual da média populacional é dado pela média aritmética da amostra.

Acerca de estimadores pontuais, julgue o item a seguir.  

Para cada parâmetro populacional, há um único estimador pontual.

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.  

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

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

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 ) .

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 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, … }.  

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, … }.  
E [ Y| R = r ] = 1/r.  

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]. 

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 

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 

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