Dez observações foram obtidas de uma distribuição de Poisson com parâmetro , que estão listadas abaixo:

0___0___1___1___2___2___3___3___3___5

Qual o estimador de momentos para ?

Qual o estimador não viciado de X_(n) (máximo) para os dados da amostra {3,5,4,10,5,7,8,4,9,4}, sabendo que esse estimador é função do estimador de máxima verossimilhança?

Para os valores de uma determinada característica, foram observados os seguintes valores: {2,3,2,1,3}. Qual o valor da média ponderada, sabendo que os pesos são respectivamente {1,3,2,1,3}?

Leia as seguintes afirmativas.

I. O 25º Centil corresponde ao 1º Quartil.

II. Amediana corresponde ao 51º Centil.

III. O 70º Centil corresponde ao 7º Decil.

Está(ão) correta(s) apenas a(s) afirmativa(s):

Considerando a classificação das variáveis como qualitativas e quantitativas, pode-se afirmar que as variáveis sexo, idade e altura são respectivamente:

Observe a seguir o volume de chuvas de uma determinada localidade para 8 dias.

100___110___104___105___108___104___105___104

A média, mediana e moda são respectivamente:

A seguir são apresentados a média e o desvio padrão de uma determinada característica em cinco grupos estudados.

Qual dos grupos apresenta o menor coeficiente de variação?

Dado um determinado modelo de regressão logística com função de ligação logit, em que:

_

_

_

Qual a probabilidade de Y=1, dado que X₁=5 e X₂=0 ?

Para um ajuste de regressão linear múltipla, temos que: n = 13 é o tamanho da amostra, k = 3 o número de parâmetros do modelo de regressão (número de variáveis explicativas mais o intercepto). Quando encontramos um valor para R² = 0,5, isso implica que o R² ajustado será:

Quando após o ajuste de um modelo linear simples, verifica-se que o ajuste é perfeito, ou seja, todos os resíduos são 0 (zero), isso implica que o coeficiente de determinação R²:

Após o ajuste de um modelo linear simples, os seguintes valores preditos foram estimados:

Para X = 1 o modelo forneceu = 5

Para X = 3 o modelo forneceu = 9

Pode-se afirmar que os parâmetros estimados desse modelo foram:

O gráfico a seguir ilustra os resíduos obtidos após o ajuste de um modelo de regressão linear simples versus o valor ajustado desse mesmo modelo. O que se pode afirmar sobre a variância dos dados?

Gráfico dos Resíduos

Analisando o gráfico a seguir e supondo que a variável X tem poder de explicação sobre a variável Y, qual modelo abaixo é o mais adequado para representar essa relação, em que ∈ é um ruído branco?

Sabendo que X tem distribuição normal com média 0 e desvio padrão 1, qual a probabilidade aproximada do evento {-3 ≤ X ≤ 3} ?

Seja X uma variável aleatória binomial com parâmetros n e p. Quando n→∞, p→0 e log_n→∞ np = μ, sendo μ uma constante.

Pode-se afirmar que a distribuição limite será:

Considere X e Y duas variáveis aleatórias contínuas com função de densidade conjunta dada pela seguinte expressão fornecida a seguir:

Determine a P({0 ≤ x ≤ 0,5} ∩ {y < 0,2})

O tempo de espera, em horas, entre sucessivas falhas de uma bomba d'agua, é uma variável aleatória contínua com função de distribuição acumulada fornecida abaixo.

Determine o valor da constante sabendo que .

Se X tem distribuição binomial com parâmetros n= 4 e p= 0,5, qual a probabilidade de X= 2?

Sejam dois eventos quaisquer A e B. Sabe-se que P(A) e P(B) são não nulas e P(A∩B) = 0. Qual a probabilidade de P(AlB)?

Uma hidrelétrica utiliza três planos de trabalho para instalação de turbinas (planos A, B e C). Devido aos custos, os três planos são utilizados em momentos variados. Na verdade, os planos A, B e C são utilizados para 20%, 40% e 40% das instalações, respectivamente. A probabilidade de cada um dos três planos não ter sucesso na instalação da turbina é de 1%, 2% e 3% respectivamente. Como os planos são escolhidos aleatoriamente, qual a probabilidade de terem escolhido o plano B, dado que a instalação não foi bem-sucedida?