Suponha que o conjunto de dados mostrados no quadro acima seja uma realização de uma amostra aleatória simples de tamanho n = 5 que foi retirada de uma população cuja função de densidade de probabilidade é dada por

!$ f(x)=\dfrac{\theta e^{-\theta |x-\mu|}}{2} !$

na qual !$ x \in \mathbb{R} !$ e !$ \theta > 0 !$ e !$ \mu \in \mathbb{R} !$ são parâmetros desconhecidos.

Com base nessas informações, julgue o item subsequente.

A estimativa de máxima verossimilhança da moda populacional é igual a 10,6.

Suponha que o conjunto de dados mostrados no quadro acima seja uma realização de uma amostra aleatória simples de tamanho n = 5 que foi retirada de uma população cuja função de densidade de probabilidade é dada por

!$ f(x)=\dfrac{\theta e^{-\theta |x-\mu|}}{2} !$

na qual !$ x \in \mathbb{R} !$ e !$ \theta > 0 !$ e !$ \mu \in \mathbb{R} !$ são parâmetros desconhecidos.

Com base nessas informações, julgue o item subsequente.

De acordo com o método dos mínimos quadrados ordinários, a estimativa do parâmetro !$ \mu !$ é igual a 10.

Suponha que o conjunto de dados mostrados no quadro acima seja uma realização de uma amostra aleatória simples de tamanho n = 5 que foi retirada de uma população cuja função de densidade de probabilidade é dada por

!$ f(x)=\dfrac{\theta e^{-\theta |x-\mu|}}{2} !$

na qual !$ x \in \mathbb{R} !$ e !$ \theta > 0 !$ e !$ \mu \in \mathbb{R} !$ são parâmetros desconhecidos.

Com base nessas informações, julgue o item subsequente.

Se X for definida como uma variável aleatória que representa a distribuição populacional em tela e se p = P (X = 10,6), então a estimativa dessa probabilidade será !$ \hat{p} !$ = 2/5.

O quadro abaixo mostra a realização de uma amostra aleatória simples u₁, u₂, u₃, u₄, que foi retirada de uma distribuição uniforme contínua no intervalo [0, a].

Considerando que !$ \hat{a} !$ representa a estimativa de máxima verossimilhança do parâmetro a, julgue o item seguinte.

A estimativa de máxima verossimilhança para a média da distribuição em tela é igual a 4,365.

Considerando que !$ X_1, X_2, ... X_n !$ seja uma sequência de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas, tais que

!$ P(X_k=x)=p(1-p)^x !$ em que !$ x \in \{ 0,1,2,3, ... \}, 0 < p \le 1 !$ e !$ k \in \{ 1,2, ...,n\} !$, julgue o item a seguir.

!$ \overline{X}_n = \dfrac{1}{n} \sum\limits^n_{k-1}X_k !$, então, segundo a lei fraca dos grandes números, !$ \overline{X}_n !$ converge em probabilidade para !$ \dfrac{1}{p} !$.

Supondo que !$ P(Y=y|M=m)=\dfrac{e^{-m}m^y}{y!}, !$

para !$ y \in \{0,1,2,3 ... \} !$, em que !$ m > 0 !$, e !$ M !$ é uma variável aleatória contínua cuja função de densidade é dada por !$ f_M(m)= e^{-m} !$, julgue o item a seguir.

Y e M são variáveis aleatórias independentes.

Considerando que uma amostra aleatória simples !$ U_1 !$, …, !$ U_n !$ seja retirada de uma distribuição uniforme contínua no intervalo 0,1, em que !$ n !$ é número ímpar, e considerando que !$ \bar {U}_n !$ denote a média amostral e !$ \tilde {U}_n !$ represente a mediana amostral, julgue o item a seguir.

!$ 12n(\bar{U}_n-0,5) !$ converge para uma distribuição normal padrão.

Considerando que !$ \hat{y}_k !$ denote o valor ajustado - pelo método de mínimos quadrados ordinários - da variável resposta !$ y_k !$ de um modelo de regressão linear múltipla na forma !$ y_k=\beta_0+\beta_1x_{1,k}+\beta_2x_{2,k}+\epsilon_k !$ que, nesse modelo, !$ \{\epsilon_1, ... , \epsilon_{10}\} !$ seja um conjunto de erros aleatórios independentes com médias iguais a zero e variâncias iguais a !$ \sigma^2 !$; e que cada resíduo produzido pelo ajuste seja escrito como !$ r_k=y_k-\hat{y}_k !$, julgue o próximo item.

A distância X de Cook representa uma medida da influência.

Os valores da sequência !$ r_1,..., r_{10} !$ são mutuamente independentes.

Considerando que !$ \hat{y}_k !$ denote o valor ajustado - pelo método de mínimos quadrados ordinários - da variável resposta !$ y_k !$ de um modelo de regressão linear múltipla na forma !$ y_k=\beta_0+\beta_1x_{1,k}+\beta_2x_{2,k}+\epsilon_k !$ que, nesse modelo, !$ \{\epsilon_1, ... , \epsilon_{10}\} !$ seja um conjunto de erros aleatórios independentes com médias iguais a zero e variâncias iguais a !$ \sigma^2 !$; e que cada resíduo produzido pelo ajuste seja escrito como !$ r_k=y_k-\hat{y}_k !$, julgue o próximo item.

A distância X de Cook representa uma medida da influência.

A estatística !$ \sum\limits^{10}_{k=2}(r_k-r_{k-1})^2/r^2_k !$ é uma estatística qui-quadrado que permite avaliar a falta de ajuste (lack-of-fit) do modelo ajustado.

Considerando as informações apresentadas no quadro precedente, julgue o item subsequente, acerca de modelos de regressão linear.

A vantagem da medida C_p de Mallows em relação às outras medidas para a modelagem dos dados por regressão linear é sua robustez frente a presença de muitos pontos influentes na amostra.