Questões de Estatística - Estimativa de Máxima Verossimilhança para Concurso
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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.
, pelo método de máxima verossimilhança, para
uma variável aleatória X ~ N ( μ, ). 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
A estimativa de máxima verossimilhança para o parâmetro n é igual a 4.
Suponha que a variável aleatória W seja uniformemente distribuída no intervalo [0, Ω]. Uma amostra aleatória de tamanho 10 foi obtida e mostrou os seguintes resultados: 0,2; 1,0; 0,5; 1,3; 1,8; 2,0; 1,0; 0,7; 0,3 e 1,2.
A estimativa de máxima verossimilhança de Ω é, então, igual a
Considere uma variável aleatória Yn, com média zero e variância 1, e uma função real g, tal que o valor esperado de g(Yn) possa ser escrito como
em que g'(0) representa o valor da primeira derivada da função g no ponto zero, e n ∈ {1,2,3, …}. Com relação à notação assintótica big O, julgue o próximo item.
O(n-3/2) significa que existe uma constante real c tal que n3/2 O(n-3/2) < c para todo n ∈ {1,2,3, …}.
A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo deregressão linear simples escrito como y = a + bx + ε, cujoscoeficientes foram estimados pelo método da máximaverossimilhança, com ε~N(0, σ2). Os erros em torno da retaesperada são independentes e identicamente distribuídos.
Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
Para se testar a hipótese nula H0 : y = a + ε contra a hipótese alternativa H1: y = a + bx + ε, a estatística do teste F proporcionada pela tabela ANOVA é igual ou superior a 2.
A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo deregressão linear simples escrito como y = a + bx + ε, cujoscoeficientes foram estimados pelo método da máximaverossimilhança, com ε~N(0, σ2). Os erros em torno da retaesperada são independentes e identicamente distribuídos.
Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
A tabela ANOVA a seguir se refere ao ajuste de um modelo deregressão linear simples escrito como y = a + bx + ε, cujoscoeficientes foram estimados pelo método da máximaverossimilhança, com ε~N(0, σ2). Os erros em torno da retaesperada são independentes e identicamente distribuídos.
Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
O R2 ajustado é maior ou igual a 0,05.
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 
representa a estimativa de máxima verossimilhança do parâmetro a, julgue o item seguinte.
[
, 
, (0,05)-0,25] representa um intervalo de 95% de
confiança para o parâmetro a.
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