Foram encontradas 120 questões.
Julgue os itens subsequentes, no que se refere a intervalos de confiança e à credibilidade de um parâmetro.
O intervalo de confiança não permite medir a magnitude de erro (ou erro de precisão) com relação ao parâmetro populacional.
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Acerca de estimadores pontuais, julgue os itens a seguir.
O estimador pontual da média populacional é dado pela média aritmética da amostra.
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Acerca de estimadores pontuais, julgue os itens a seguir.
Para cada parâmetro populacional, há um único estimador pontual.
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Acerca de estimadores pontuais, julgue os itens a seguir.
Um estimador pontual consistente aproxima-se do parâmetro populacional quando o tamanho da amostra cresce.
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Acerca de estimadores pontuais, julgue os itens a seguir.
O método dos momentos e o método da máxima verossimilhança fornecem os mesmos estimadores.
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Julgue os próximos itens, considerando que a distribuição condicional Y|R = r segue uma distribuição gama com parâmetro de forma r e parâmetro de escala 1, e supondo que R segue uma distribuição geométrica com probabilidade de sucesso 0,5, tal que r ∈ {1, 2, 3, ... }.
A distribuição do par (Y,R) pode ser representada por uma função de densidade absolutamente contínua f(y, r), na qual (y, r) representa um ponto do suporte da distribuição de (Y, R).
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Julgue os próximos itens, considerando que a distribuição condicional Y|R = r segue uma distribuição gama com parâmetro de forma r e parâmetro de escala 1, e supondo que R segue uma distribuição geométrica com probabilidade de sucesso 0,5, tal que r ∈ {1, 2, 3, ... }.
A distribuição de R condicionalmente a um valor observado de Y, denotado como R|Y=y, segue uma distribuição binomial.
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Julgue os próximos itens, considerando que a distribuição condicional Y|R = r segue uma distribuição gama com parâmetro de forma r e parâmetro de escala 1, e supondo que R segue uma distribuição geométrica com probabilidade de sucesso 0,5, tal que r ∈ {1, 2, 3, ... }.
O valor esperado de Y é igual a 2.
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Julgue os próximos itens, considerando que a distribuição condicional Y|R = r segue uma distribuição gama com parâmetro de forma r e parâmetro de escala 1, e supondo que R segue uma distribuição geométrica com probabilidade de sucesso 0,5, tal que r ∈ {1, 2, 3, ... }.
E[Y|R = r] = 1/r.
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Se V e W forem duas cópias independentes de uma distribuição exponencial com variância 1, então é correto afirmar que
exp(-V) e exp(-W) são cópias independentes de uma distribuição uniforme contínua no intervalo [0, 1].
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