Sendo X1, X2, ..., Xk variáveis aleatórias independentes e distribuídas conforme a distribuição Normal de média !$ \mathsf{\mu_i} !$ e variância !$ \mathsf{\sigma^2_i} !$ , i=1, 2, ..., k, considere as seguintes igualdades:
!$ \mathsf{U=\sum\limits^{k}_{i=1}\left (\large{X_i~-~\mu_i\over\sigma} \right )^2} !$ !$ \mathsf{V=\sum\limits^{k}_{i=1}\left (\large{X_i~-~\mu_i\over\sigma^2_i} \right )^2} !$ !$ \mathsf{W=\sum\limits^{k}_{i=1}\left (\large{X_i~-~\mu_i\over\sigma_i} \right )} !$ !$ \mathsf{L=\sum\limits^{k}_{i=1}\left (\large{X_i~-~\mu_i\over\sigma^2_i} \right )^2} !$
Informe se é verdadeiro (V) ou falso (F) o que se afirma a seguir e assinale a alternativa com a sequência correta.
( ) U tem distribuição qui-quadrado com k graus de liberdade.
( ) V tem distribuição t de Student com k graus de liberdade.
( ) W é a soma de k variáveis aleatórias normal padrão.
( ) U tem distribuição qui-quadrado com (k-1) graus de liberdade.
( ) L tem distribuição F de Snedecor.
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Analista Censitário - Métodos Quantitativos
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