Questões de Concurso
Sobre estimativa de máxima verossimilhança em estatística
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O valor do estimador de máxima verossimilhança da variância dessa população (na mesma unidade de medida) é:
Assinale a alternativa que indica a que se refere à propriedade dos Estimadores de Máxima Verossimilhança (EMV) descrita na afirmação:
O Teorema do Limite Inferior de Cramer-Rao afirma que, para
um dado parâmetro qualquer, existe um limite inferior para a
variância das estimativas não viciadas. Para grandes
amostras, os EMV, atingem esse limite e, portanto, têm a
menor variância possível dentre as estimativas não viciadas.

Nesse caso, a justificativa para o uso do modelo Tobit decorreria do fato de ele

Com pertinência à tabela precedente, que mostra quatro conjuntos de dados, cada um dos quais constituído por cinco observações, é correto afirmar que os que possuem a mesma variância amostral são os conjuntos


Em uma amostra de tamanho n desta distribuição, qual é o estimador de máxima verossimilhança de λ ?
Considere a função de densidade de probabilidades
se uma amostra aleatória de tamanho 6 resultou nas medidas 0,70; 0,63; 0,92; 0,86; 0,43
e 0,21. Encontre o valor do estimador de máxima
verossimilhança.

Com base nas informações acima, julgue o item a seguir.
Considerando que a distribuição de X fosse modelada segundo uma
distribuição binomial com parâmetros n = 4 e 0 < p < 1, é correto
concluir que a estimativa de máxima verossimilhança de p seria um
valor maior que 0,45.
Texto para a questão.
Considere que Y1, Y2, ..., Yn seja uma amostra aleatória simples de uma população cuja distribuição é dada pela função de densidade f(y) = λ exp [-λ (y - α)], se y ≥ α; e f(y) = 0, se y < α, em que λ > 0 e -∞ < α < +∞ são os parâmetros da distribuição. Considere ainda as estatísticas a seguir.
Y(1) = min(Y1, Y2, ..., Yn)
Y(n) = max(Y1, Y2, ..., Yn)
9,8 7,6 6,7 6,8 7,0 11,3 6,8
Com base nesses dados amostrais, a estimativa de máxima verossimilhança do parâmetro θ é igual a
ti 1 2 3 4 5 Total ni 50 50 200 150 50 500
Obs.: ni é o número de equipamentos que apresentaram falhas em ti horas.
A estimativa pontual do parâmetro λ obtida pelo fabricante foi, então, de