Questões Militares de Estatística - Principais distribuições de probabilidade

Considere X₁ , …, X_n uma amostra aleatória de uma distribuição Poisson de média µ em que µ ≥ 5. Denotando a média amostral por , então o estimador de máxima e verossimilhança de µ, denotado por û, é dado por

A evolução do número de infectados pelo coronavírus no Brasil (y) apresentou um crescimento exponencial em função do número de dias (d) após o primeiro caso confirmado no dia 26 de fevereiro de 2020. No 26º dia, já havia cerca de 1500 casos confirmados. As estimativas do modelo exponencial y = ae^bd são â = 0,4688 e  = 0,3118  para os 26 primeiros dias, com coeficiente de explicação de 0,9981, apresentados no gráfico. Sabe-se que este modelo pode ser linearizado. Considerando não haver mudança no comportamento da população e ser possível a infecção de uma população inteira, o tempo para o contágio de 213 milhões de pessoas seria de, aproximadamente,
Dados: LN(213 × 10⁶ ) = 19,2; LN(0,4688) = - 07576

No processo de estimação de parâmetros associados à distribuição de uma variável aleatória X, através de intervalos de confiança baseados no método da quantidade pivotal, pode-se afirmar que

Considerando duas amostras de tamanho independentes, extraídas de duas populações X e Y com possível associação linear entre elas, desejamos testar a hipótese H₀ :ρ = 0 versus H₁ :ρ ≠ 0 acerca do Coeficiente de Correlação populacional, através da Estatística , onde r = corr(X, Y) é a correlação amostral de Pearson. O teste baseia-se na distribuição:

Vários algoritmos computacionais são eficientes para gerar números aleatórios no intervalo [0, 1]. Seja u um número aleatório com distribuição uniforme em [0, 1]. Como você precisa de um número aleatório x provindo de outra distribuição de probabilidade, a assertiva que mostra uma relação correta para este objetivo é: