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A quantidade, X, de trancamentos de alunos por semestre em uma universidade segue uma distribuição Poisson com parâmetro λ, que é expressa por 
para k = 0, 1, 2, þ.
para k = 0, 1, 2, þ.
Considerando que o estimador de máxima verossimilhança para λ seja denotado
e que a universidade perca receita proporcionalmente ao ln(X), julgue o item subsecutivo.
e que a universidade perca receita proporcionalmente ao ln(X), julgue o item subsecutivo.
Segue abaixo:
O estimador de máxima verossimilhança para λ, em uma amostra de tamanho n, é 
em que
.
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A quantidade, X, de trancamentos de alunos por semestre em uma universidade segue uma distribuição Poisson com parâmetro λ, que é expressa por para k = 0, 1, 2, þ.
para k = 0, 1, 2, þ.
Considerando que o estimador de máxima verossimilhança para λ seja denotado e que a universidade perca receita proporcionalmente ao ln(X), julgue o item subsecutivo.
e que a universidade perca receita proporcionalmente ao ln(X), julgue o item subsecutivo.
Segue abaixo:
O estimador de ln(λ) via máxima verossimilhança é In 
.
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A quantidade, X, de trancamentos de alunos por semestre em uma universidade segue uma distribuição Poisson com parâmetro λ, que é expressa por para k = 0, 1, 2, þ.
para k = 0, 1, 2, þ.
Considerando que o estimador de máxima verossimilhança para λ seja denotado e que a universidade perca receita proporcionalmente ao ln(X), julgue o item subsecutivo.
e que a universidade perca receita proporcionalmente ao ln(X), julgue o item subsecutivo.
Segue abaixo:
Os limites inferiores e superiores do intervalo de confiança de máxima verossimilhança para ln(λ) podem ser obtidos calculando-se a função logarítmica (ln), respectivamente, nos limites inferiores e superiores do intervalo de confiança de máxima verossimilhança para λ.
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Alunos de um departamento de uma universidade estudaram por dois livros diferentes, A e P. Foram retiradas amostras aleatórias simples dos que estudaram pelo livro A e dos que estudaram pelo livro P, tendo sido observadas as notas dos alunos em um exame padronizado. Um teste t de Student foi aplicado com a hipótese nula H0: μA = μP e a hipótese alternativa H1: μA > μP, em que μA e μP representam, respectivamente, as médias populacionais das notas dos alunos, no exame padronizado, que estudaram pelo livro A e pelo livro P. O valor p obtido foi 0,03.
Se a hipótese alternativa fosse
, a hipótese nula não seria rejeitada.Provas
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Cada membro de uma amostra aleatória de alunos respondeu ou sim ou não a uma das seguintes questões.
Q1: Se algum colega seu estivesse deprimido, você o encaminharia ao serviço de atendimento psicológico?
Q2: Se você estivesse deprimido, procuraria o serviço de atendimento psicológico?
Um teste qui-quadrado foi executado para analisar os dados com o nível de significância de 0,05 e hipótese nula H1: pQ1 = pQ2, em que pQ1 e pQ2 são as proporções de alunos que responderam sim às questões Q1 e Q2 respectivamente na população.
Com base nessa situação hipotética, julgue o item que se segue.
Considere que, para a hipótese alternativa 
, tenha sido obtido um valor p (ou nível descritivo ou probabilidade de significância) igual a 0,08. Nessa situação, se a hipótese alternativa for 
, então a hipótese nula será rejeitada.
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Um estatístico estimou a quantidade máxima, θ, de processos que um funcionário de sua empresa pode analisar durante um dia de trabalho, assumindo que as quantidades de processos X1, X2, þ Xn , analisados por cada um dos n funcionários dessa empresa, sejam estatisticamente independentes e sigam uma distribuição Uniforme[0,θ].
seja viciado e que, consequentemente, o estimador 
não o seja, julgue o próximo item.
A estatística T({Xi}) = max(X1, þ, Xn) é suficiente para θ.
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Um estatístico estimou a quantidade máxima, θ, de processos que um funcionário de sua empresa pode analisar durante um dia de trabalho, assumindo que as quantidades de processos X1, X2, þ Xn , analisados por cada um dos n funcionários dessa empresa, sejam estatisticamente independentes e sigam uma distribuição Uniforme[0,θ].
seja viciado e que, consequentemente, o estimador 
não o seja, julgue o próximo item.
Nessa situação,
; e, em média, o estimador de máxima verossimilhança subestima a quantidade máxima de processos que o funcionário pode analisar durante um dia de trabalho.Provas
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Um estatístico estimou a quantidade máxima, θ, de processos que um funcionário de sua empresa pode analisar durante um dia de trabalho, assumindo que as quantidades de processos X1, X2, þ Xn , analisados por cada um dos n funcionários dessa empresa, sejam estatisticamente independentes e sigam uma distribuição Uniforme[0,θ].
, seja viciado e que, consequentemente, o estimador 
não o seja, julgue o próximo item.
Um estimador de momentos para θ é
.Provas
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Uma amostra aleatória simples com reposição
foi retirada de uma grande população de alunos do ensino médio para avaliar suas expectativas acerca do ensino superior. Nessa amostra,
se o estudante j já se decidiu acerca de sua carreira profissional,
e se o estudante j ainda não se decidiu sobre esse assunto.
Com relação ao total amostral, julgue os itens a seguir, considerando que e que
.
Nessa situação, a soma Sn, que representa uma contagem de estudantes na amostra já decididos sobre suas carreiras profissionais, segue uma distribuição binomial.
foi retirada de uma grande população de alunos do ensino médio para avaliar suas expectativas acerca do ensino superior. Nessa amostra, se o estudante j já se decidiu acerca de sua carreira profissional, e se o estudante j ainda não se decidiu sobre esse assunto.
Com relação ao total amostral, julgue os itens a seguir, considerando que e que
.
Nessa situação, a soma Sn, que representa uma contagem de estudantes na amostra já decididos sobre suas carreiras profissionais, segue uma distribuição binomial.
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Uma amostra aleatória simples com reposição foi retirada de uma grande população de alunos do ensino médio para avaliar suas expectativas acerca do ensino superior. Nessa amostra, se o estudante j já se decidiu acerca de sua carreira profissional, e se o estudante j ainda não se decidiu sobre esse assunto.
Com relação ao total amostral, julgue os itens a seguir, considerando que e que .
De acordo com o Teorema Limite Central, Sn é um estimador não viciado da média populacional. Segundo esse teorema,
foi retirada de uma grande população de alunos do ensino médio para avaliar suas expectativas acerca do ensino superior. Nessa amostra, se o estudante j já se decidiu acerca de sua carreira profissional, e se o estudante j ainda não se decidiu sobre esse assunto.
Com relação ao total amostral, julgue os itens a seguir, considerando que e que
.
De acordo com o Teorema Limite Central, Sn é um estimador não viciado da média populacional. Segundo esse teorema,
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