A partir dessa situação hipotética, e supondo que a audiência do telejornal siga uma distribuição normal, julgue o item subsecutivo, assumindo um nível de confiança de 94% (z_1−a/2 = 1,88).
A amplitude do intervalo de confiança aumentaria caso o tamanho da amostra (número de dias de medição) fosse aumentado para 28, mantendo-se constantes as demais quantidades (nível de confiança e desvio-padrão). 

Julgue o item a seguir, referente a estimação pontual.

Por definição, uma estatística é dita suficiente quando a distribuição condicional da amostra, dada a estatística, não depende do parâmetro de interesse.

Julgue o item a seguir, referente a estimação pontual.

Considere X uma variável aleatória proveniente de uma distribuição caracterizada pela função de probabilidade a seguir, em que x = 0, 1, 2, ... e β > 1.

Nesse caso, se o conjunto 9, 8, 7, 5, 6, 4 denotar uma amostra observada de X, então, a estimativa de máxima verossimilhança para β será β̂ = 7,50.

Julgue o item a seguir, referente a estimação pontual.

Considerando-se que X₁, X₂ e X₃ denotem cópias independentes e identicamente distribuídas de uma variável aleatória X com distribuição de Poisson (θ), cuja função de probabilidade é dada por P_θ (X=x)= ( θ^x / x^! ) e^–θ , em que x = 0, 1, 2, ..., é correto afirmar que T = X₁ + X₂ é uma estatística suficiente para θ.

Julgue o item a seguir, referente a estimação pontual.

Os estimadores obtidos pelo método dos mínimos quadrados são aqueles que maximizam a soma dos quadrados dos erros.

Com base nas informações precedentes, julgue o item seguinte. 

Entre os três estimadores apresentados, T₂ é o mais eficiente.

Com base nas informações precedentes, julgue o item seguinte. 

T₁ e T₂ são estimadores não viesados (ou centrados) para µ.

Com base nas informações precedentes, julgue o item seguinte. 

Apenas os estimadores T₂ e T₃ são consistentes para µ.

Considerando que X₁, X₂, ..., X_n sejam cópias independentes e identicamente distribuídas de uma variável aleatória X com função de densidade de probabilidade f(x,ϕ), julgue o próximo item.

O estimador dos momentos para o parâmetro ϕ é a quantidade que minimiza a soma dos quadrados dos erros. 

Considerando que X₁, X₂, ..., X_n sejam cópias independentes e identicamente distribuídas de uma variável aleatória X com função de densidade de probabilidade f(x,ϕ), julgue o próximo item.

Por definição, um estimador para o parâmetro ϕ é qualquer função da amostra observada que assume valores no espaço paramétrico e que não depende do parâmetro que está sendo estimado.

Considerando que X₁, X₂, ..., X_n sejam cópias independentes e identicamente distribuídas de uma variável aleatória X com função de densidade de probabilidade f(x,ϕ), julgue o próximo item.

O estimador de máxima verossimilhança para o parâmetro ϕ é a quantidade ϕ̂ que faz que os dados observados sejam mais prováveis (ou plausíveis) de ocorrerem.

Considerando uma amostra aleatória simples X₁ , … , X_n retirada de uma distribuição exponencial com média igual a 2, julgue o seguinte item, a respeito da soma S_n = X₁ + ⋯ + X_n. 

A variância de S_n é igual a 2_n.

Considerando uma amostra aleatória simples X₁ , … , X_n retirada de uma distribuição exponencial com média igual a 2, julgue o seguinte item, a respeito da soma S_n = X₁ + ⋯ + X_n. 

De acordo com a lei fraca dos grandes números, à medida que o tamanho da amostra aumenta, S_n converge em probabilidade para uma distribuição normal.

Considerando uma amostra aleatória simples X₁ , … , X_n retirada de uma distribuição exponencial com média igual a 2, julgue o seguinte item, a respeito da soma S_n = X₁ + ⋯ + X_n. 

O teorema central do limite estabelece que Sn−2 / √n converge em distribuição para a distribuição normal padrão, à medida que n tende para o infinito. 

Considerando uma amostra aleatória simples X₁ , … , X_n retirada de uma distribuição exponencial com média igual a 2, julgue o seguinte item, a respeito da soma S_n = X₁ + ⋯ + X_n. 

S_n segue uma distribuição quiquadrado com 2n graus de liberdade.

Considerando uma amostra aleatória simples X₁ , … , X_n retirada de uma distribuição exponencial com média igual a 2, julgue o seguinte item, a respeito da soma S_n = X₁ + ⋯ + X_n. 

Assintoticamente, S_n segue uma distribuição normal.

julgue o item a seguir.

A função de densidade de Y = X² é

julgue o item a seguir.

X possui assimetria nula. 

julgue o item a seguir.

P(|X| ≤ 0,5) = C/448 .

Supondo que X,Y e Z sejam variáveis aleatórias independentes que seguem distribuições de Poisson, respectivamente, com médias 1, 2 e 3, julgue o próximo item, em relação à soma S = X +Y + Z.

argmax_x≥0 P(S = x) = {5,6}.