Questão 3295363

3295363 Ano: 2024
Disciplina: Estatística
Banca: AOCP
Orgão: TRF-2

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Analista Judiciário - Estatística
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Estatística DescritivaMedidas de Dispersão
Estatística DescritivaMedidas de Tendência Central

Seja [X₁, X₂, ... , X_n] uma amostra aleatória de uma variável aleatória com distribuição normal, com média $ \mu $ e variância $ \sigma^2 $, ou seja, $ X \sim N ( \mu, \sigma^2) $, em que os parâmetros são desconhecidos, então, os estimadores uniformemente de mínima variância não viciados, UMVU, da média $ \mu $ e variância $ \sigma^2 $ são, respectivamente,

!$ \bar{x} = { \large \sum_{i=1}^n X_i \over n} !$ e !$ \hat{\sigma}^2 = { \large 1 \over n} \sum_{i=1}^n ( x_i - \bar{x})^2 !$

!$ \bar{x} = { \large \sum_{i=1}^n X_i \over n} !$ e !$ \hat{\sigma}^2 = { \large 1 \over n -1} \sum_{i=1}^n ( x_i)^2 !$

!$ \bar{x} = { \large \sum_{i=1}^n X_i \over n} !$ e !$ \hat{\sigma}^2 = { \large 1 \over n -1} \sum_{i=1}^n ( x_i - \bar{x})^2 !$

!$ \bar{x} = { \large \sum_{i=1}^n X_i \over n} !$ e !$ \hat{\sigma}^2 = { \large 1 \over n} \sum_{i=1}^n ( x_i)^2 !$

!$ \eta = { \large x_1 + x_n \over 2} !$ e !$ \hat{\sigma}^2 = { \large 1 \over n} \sum_{i=1}^n ( x_i)^2 !$

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