Questões de Concurso
Sobre estimativa de máxima verossimilhança em estatística
Foram encontradas 140 questões
Ano: 2010
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 9ª REGIÃO (PR)
Prova:
FCC - 2010 - TRT - 9ª REGIÃO (PR) - Analista Judiciário - Estatística |
Q59224
Estatística
Considere uma amostra de 8 elementos proveniente de uma população com função densidade f(x) = 
Com base nesta amostra, apurou-se que o estimador de máxima verossimilhança da variância da população foi igual a 3. O maior valor apresentado nesta amostra foi
Com base nesta amostra, apurou-se que o estimador de máxima verossimilhança da variância da população foi igual a 3. O maior valor apresentado nesta amostra foi
Ano: 2010
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
BACEN
Prova:
CESGRANRIO - 2010 - BACEN - Analista do Banco Central - Área 3 |
Q25723
Estatística
De uma população infinita X, com distribuição normal, com média µ e variância 9, extraiu-se, aleatoriamente, a seguinte amostra de 4 elementos: {x: 1,2; 3,4; 0,6; 5,6}. Com base no estimador de máxima verossimilhança de µ, para um grau de significância de α, estimou-se o intervalo de confiança para a média em [-0,24; 5,64]. Da mesma população, extraiu-se uma amostra 100 vezes maior que a anterior e verificou-se que, para essa nova amostra, a estimativa da média amostral era igual à obtida com a primeira amostra. Com o mesmo grau de significância α, o intervalo de confiança estimado, com base na nova amostra, foi
Ano: 2009
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 4ª REGIÃO (RS)
Prova:
FCC - 2009 - TRT - 4ª REGIÃO (RS) - Analista Judiciário - Estatística |
Q73838
Estatística
Considere uma sequência de ensaios de Bernoulli, independentes, e onde a probabilidade de sucesso é p. Seja X o número de ensaios necessários até a ocorrência do primeiro sucesso. Suponha que em quatro repetições desse experimento observou-se para X os valores: 1, 3, 2, 4. O estimador de máxima verossimilhança de p, baseado nesta amostra, é
Q73789
Estatística
Texto associado
Quiroga e Bullock (Transportation Research, Part C, 6, p. 101-127,
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos
, ...,
, o estudo considerou um modelo
na forma
, em que i = 1, 2, ..., n, 
é um parâmetro de
posição desconhecido,
representa o erro aleatório cuja função de
densidade é uma exponencial dupla dada por
, em
que
> 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,
julgue os itens a seguir.
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos
, ...,, o estudo considerou um modelona forma
, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro deposição desconhecido,
representa o erro aleatório cuja função dedensidade é uma exponencial dupla dada por
, emque
> 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,julgue os itens a seguir.
O desvio médio absoluto
é o estimador de máxima verossimilhança para 
.
é o estimador de máxima verossimilhança para .
Q73786
Estatística
Texto associado
Quiroga e Bullock (Transportation Research, Part C, 6, p. 101-127,
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos, ...,, o estudo considerou um modelo
na forma, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro de
posição desconhecido, representa o erro aleatório cuja função de
densidade é uma exponencial dupla dada por , em
que > 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,
julgue os itens a seguir.
1998) estudaram a distribuição dos tempos de duração de viagens que
partem da origem A para o destino B. A partir de uma amostra
aleatória simples de tempos
, ...,, o estudo considerou um modelona forma
, em que i = 1, 2, ..., n, é um parâmetro deposição desconhecido,
representa o erro aleatório cuja função dedensidade é uma exponencial dupla dada por
, emque
> 0 é o parâmetro de escala. Com base nessas informações,julgue os itens a seguir.
A média amostral
é o estimador de máxima verossimilhança para 
.
é o estimador de máxima verossimilhança para .
Q73773
Estatística
Texto associado
O volume máximo de veículos y que podem entrar em uma
rotatória depende linearmente do fluxo circulante x de veículos.
Com base em uma amostra de 146 casos, o modelo y = a + bx +
foi ajustado pelo método dos mínimos quadrados ordinários, em
que a > 0, b < 0 e
representa o erro aleatório com média zero e
variância
. A tabela abaixo apresenta algumas estatísticas
acerca de y, x e dos resíduos.
Ainda com base no texto, julgue os itens seguintes.
rotatória depende linearmente do fluxo circulante x de veículos.
Com base em uma amostra de 146 casos, o modelo y = a + bx +
foi ajustado pelo método dos mínimos quadrados ordinários, emque a > 0, b < 0 e
representa o erro aleatório com média zero evariância
. A tabela abaixo apresenta algumas estatísticasacerca de y, x e dos resíduos.
Ainda com base no texto, julgue os itens seguintes.
Sob hipótese de normalidade dos erros aleatórios, a estimativa de máxima verossimilhança do intercepto a é menor ou igual a 720.
Ano: 2009
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANTAQ
Prova:
CESPE - 2009 - ANTAQ - Especialista em Regulação - Estatística |
Q71700
Estatística
As estimativas de máxima verossimilhança para a e b podem ser calculadas pelo método de Newton-Raphson, encontrando-se a solução de um sistema de equações de verossimilhança utilizando-se, por exemplo, como valores iniciais, as estimativas de momentos de a e b.
Ano: 2009
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 3ª Região (MG)
Prova:
FCC - 2009 - TRT - 3ª Região (MG) - Analista Judiciário - Estatística |
Q23587
Estatística
Suponha que obteve-se uma amostra aleatória 
de uma variável aleatória X com função densidade de probabilidade
O estimador de máxima verossimilhança de ? é
de uma variável aleatória X com função densidade de probabilidadeO estimador de máxima verossimilhança de ? é
Ano: 2009
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 17ª Região (ES)
Prova:
CESPE - 2009 - TRT - 17ª Região (ES) - Analista Judiciário - Estatística |
Q19625
Estatística
Texto associado
Julgue os itens subsequentes, considerando que uma amostra
aleatória simples
, ..., 
será retirada de uma distribuição W
cuja função densidade é
, em que 
é um parâmetro desconhecido e exp(1) = 2,72.
aleatória simples
, ..., será retirada de uma distribuição Wcuja função densidade é
, em que é um parâmetro desconhecido e exp(1) = 2,72.
O estimador de máxima verossimilhança para
Ano: 2009
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 17ª Região (ES)
Prova:
CESPE - 2009 - TRT - 17ª Região (ES) - Analista Judiciário - Estatística |
Q19610
Estatística
Texto associado
Um estudo estatístico foi realizado para avaliar a relação
entre o logaritmo do valor pago em um processo judicial de
natureza trabalhista (Y) e o correspondente logaritmo do valor da
causa (X). Para o estudo, foram selecionados ao acaso 301
processos judiciais trabalhistas. Observando-se o par de valores
foram obtidos os resultados apresentados na tabela a seguir.
A partir dessas informações, julgue os itens de 86 a 95,
considerando um modelo de regressão linear simples na forma
entre o logaritmo do valor pago em um processo judicial de
natureza trabalhista (Y) e o correspondente logaritmo do valor da
causa (X). Para o estudo, foram selecionados ao acaso 301
processos judiciais trabalhistas. Observando-se o par de valores
foram obtidos os resultados apresentados na tabela a seguir.
A partir dessas informações, julgue os itens de 86 a 95,
considerando um modelo de regressão linear simples na forma
A estimativa de máxima verossimilhança para o coeficiente b é superior a 0,5 e inferior a 0,7.
Ano: 2009
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 17ª Região (ES)
Prova:
CESPE - 2009 - TRT - 17ª Região (ES) - Analista Judiciário - Estatística |
Q19594
Estatística
Texto associado
Considere um conjunto de variáveis aleatórias
representa o tempo gasto
pelo k-ésimo oficial de justiça para o cumprimento de um
mandado judicial. Essas variáveis aleatórias são independentes e
identicamente distribuídas, segundo uma distribuição normal com
média m e desvio padrão d, ambos desconhecidos.
A partir dessas informações, julgue os itens de 69 a 76,
considerando que
represente a média amostral desse conjunto
de variáveis aleatórias.
representa o tempo gastopelo k-ésimo oficial de justiça para o cumprimento de um
mandado judicial. Essas variáveis aleatórias são independentes e
identicamente distribuídas, segundo uma distribuição normal com
média m e desvio padrão d, ambos desconhecidos.
A partir dessas informações, julgue os itens de 69 a 76,
considerando que
represente a média amostral desse conjuntode variáveis aleatórias.
A estatística
é o estimador de máxima verossimilhança para d
.
é o estimador de máxima verossimilhança para d.
Ano: 2009
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRT - 17ª Região (ES)
Prova:
CESPE - 2009 - TRT - 17ª Região (ES) - Analista Judiciário - Estatística |
Q19580
Estatística
Texto associado
Considere que Y seja uma variável aleatória de Bernoulli
com parâmetro p, em que p é a probabilidade de uma ação
judicial trabalhista ser julgada improcedente. De uma amostra
aleatória simples de 1.600 ações judiciais trabalhistas, uma
seguradora observou que, em média, 20% dessas ações foram
julgadas improcedentes.
Com base nessa situação hipotética, julgue os próximos itens.
com parâmetro p, em que p é a probabilidade de uma ação
judicial trabalhista ser julgada improcedente. De uma amostra
aleatória simples de 1.600 ações judiciais trabalhistas, uma
seguradora observou que, em média, 20% dessas ações foram
julgadas improcedentes.
Com base nessa situação hipotética, julgue os próximos itens.
A estimativa de máxima verossimilhança para o desvio padrão de Y é inferior a 0,3.
Ano: 2008
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
INSS
Prova:
CESPE - 2008 - INSS - Analista do Seguro Social - Estatística |
Q409107
Estatística
Texto associado
Uma instituição lançará uma campanha nacional entre as indústrias brasileiras com o objetivo de reduzir a probabilidade de ocorrência de acidentes de trabalho. Atualmente, a probabilidade de um operário sofrer algum tipo de acidente é igual a 0,06. Após o lançamento da campanha, espera-se que a probabilidade de um operário sofrer algum tipo de acidente passe a ser inferior a 0,02.
Antes de essa empresa lançar a campanha em âmbito nacional, ela realizou um estudo-piloto em um pequeno número de indústrias, adotando o seguinte plano amostral. De um cadastro de indústrias, foram selecionadas aleatoriamente 2 indústrias e nelas aplicaram-se as campanhas propostas pela instituição, envolvendo todos os operários que lá trabalhavam na ocasião do estudo. Essas indústrias são chamadas “caso”. Também foram selecionadas aleatoriamente outras 2 indústrias, mas nelas as campanhas não foram aplicadas. Essas são chamadas “controle”. Ao longo de um ano foram registrados os números de operários que sofreram algum tipo de acidente nas quatro indústrias, segundo a tabela abaixo.
Antes de essa empresa lançar a campanha em âmbito nacional, ela realizou um estudo-piloto em um pequeno número de indústrias, adotando o seguinte plano amostral. De um cadastro de indústrias, foram selecionadas aleatoriamente 2 indústrias e nelas aplicaram-se as campanhas propostas pela instituição, envolvendo todos os operários que lá trabalhavam na ocasião do estudo. Essas indústrias são chamadas “caso”. Também foram selecionadas aleatoriamente outras 2 indústrias, mas nelas as campanhas não foram aplicadas. Essas são chamadas “controle”. Ao longo de um ano foram registrados os números de operários que sofreram algum tipo de acidente nas quatro indústrias, segundo a tabela abaixo.
Com base nas informações apresentadas no texto e na tabela, julgue o item que se segue.
Considere-se que a ocorrência de acidentes segue uma distribuição de Poisson e a hipótese nula (H0) do teste é: “a probabilidade de um operário sofrer algum tipo de acidente é igual a 0,06, mas se um operário for exposto à campanha, a probabilidade de ele, operário, sofrer algum tipo de acidente é reduzida para 0,02”. A hipótese alternativa (Ha) é: “a probabilidade de um operário sofrer algum tipo de acidente é igual a 0,06, independentemente de o operário ter sido ou não exposto à campanha”. Nessa situação, se a estatística qui-quadrado sob H0 for igual a Q0 e se a estatística qui-quadrado sob Ha for igual a Qa, então é correto afirmar que a razão Q0/Qa é a estatística de razão de verossimilhança para o teste em questão.
Considere-se que a ocorrência de acidentes segue uma distribuição de Poisson e a hipótese nula (H0) do teste é: “a probabilidade de um operário sofrer algum tipo de acidente é igual a 0,06, mas se um operário for exposto à campanha, a probabilidade de ele, operário, sofrer algum tipo de acidente é reduzida para 0,02”. A hipótese alternativa (Ha) é: “a probabilidade de um operário sofrer algum tipo de acidente é igual a 0,06, independentemente de o operário ter sido ou não exposto à campanha”. Nessa situação, se a estatística qui-quadrado sob H0 for igual a Q0 e se a estatística qui-quadrado sob Ha for igual a Qa, então é correto afirmar que a razão Q0/Qa é a estatística de razão de verossimilhança para o teste em questão.
Q212107
Estatística
Uma amostra aleatória simples de tamanho 10 de uma densidade uniforme no intervalo (0,? ] forneceu os seguintes
2,12 3,46 5,90 7,34 5,31 7,88 6,02 6,54 1,07 0,38
A estimativa de máxima verossimilhança da média dessa densidade é:
2,12 3,46 5,90 7,34 5,31 7,88 6,02 6,54 1,07 0,38
A estimativa de máxima verossimilhança da média dessa densidade é:
Ano: 2007
Banca:
FCC
Órgão:
TRF - 2ª REGIÃO
Prova:
FCC - 2007 - TRF - 2ª REGIÃO - Analista Judiciário - Estatística |
Q2251196
Estatística
Seja X uma variável com distribuição normal com média µ
e desvio padrão 1. Deseja-se testar a hipótese Ho: µ = −1
contra a alternativa Ha: µ = 0, com base numa amostra de
tamanho n = 1. Se rejeitarmos HO para λ > 1/2 onde λ é a razão de verossimilhança, a região de
aceitação do teste será
Ano: 2007
Banca:
FCC
Órgão:
TRF - 2ª REGIÃO
Prova:
FCC - 2007 - TRF - 2ª REGIÃO - Analista Judiciário - Estatística |
Q2251187
Estatística
Suponha que a amostra 2; 1; 4; 6; 12 seja proveniente de
uma população com função de densidade f(x) = 1/λ, 0 < x < λ.
Os estimadores de máxima verossimilhança da média e da
variância da população são dados, respectivamente, por
Ano: 2007
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TSE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2007 - TSE - Analista Judiciário - Estatística |
Q2219831
Estatística
Texto associado
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)
A partir das informações do texto, é correto afirmar que os
estimadores de máxima verossimilhança para α e 1/λ são,
respectivamente, iguais a
Q57686
Estatística
A amostra 0,3; 1,2; 1,1; 0,9; 0,8; 0,5; procede de uma população com função densidade f(x) = 1/θ, 0 < x < θ. Os estimadores de máxima verossimilhança da média e da variância da população são, respectivamente,
Ano: 2004
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2004 - Polícia Federal - Estatístico |
Q2247280
Estatística
Texto associado
Em determinada semana, certa região foi dividida em 200 setores
disjuntos para o estudo da distribuição espacial da incidência de um certo
tipo de crime. Cada setor possui a forma de um quadrado de 4 km2
de
área. Acredita-se que a ocorrência do crime seja aleatória. A tabela abaixo
apresenta o percentual de setores em que foi registrada a incidência X
(número de ocorrências observadas no setor) do crime investigado.
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.
Q1220035
Estatística
Uma população normal possui média igual a µ, mediana igual a η e variância igual a θ, e uma amostra aleatória simples com reposição de tamanho n é retirada dessa população. Com base nessa situação, julgue o item subseqüente.
O estimador de máxima verossimilhança da variância populacional θ não é tendencioso
O estimador de máxima verossimilhança da variância populacional θ não é tendencioso
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