Questões de Concurso
Sobre inferência estatística em estatística
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Se T for estimador cujo erro quadrático médio (mean-squared error) é igual a sua variância, então, nesse caso, T é estimador não viciado.
Considere que T1 e T2 sejam estimadores não viciados de um mesmo parâmetro e que as variâncias var(T1) e var(T2) sejam tais que var(T1) < var(T2). Nesse caso, o estimador T1 é mais eficiente que T2.
Dado que o número de sucessos em cada experiência obedece a uma distribuição binomial, ou seja, , obtém-se pelo método da verossimilhança, com base nos dados apresentados pelo quadro, que a estimativa pontual p* do parâmetro p é tal que
Assim sendo, na tentativa de demonstrar que aquela recomendação não está sendo respeitada, é proposto, pelo TCM-SP, um teste de hipótese sobre o qual é correto afirmar que:
Julgue o item que se segue.
Os coeficientes estimados do modelo linear seriam os mesmos, independentemente de serem estimados por mínimos quadrados ordinários ou por máxima verossimilhança.
Considere que a variável em análise seja qualitativa, comcategorias que incluem péssimo, ruim, regular, bom e ótimo, e que o estatístico não faça testes de hipóteses múltiplos. Nessa situação, se for utilizada uma AAS, seu tamanho deverá ser maior que 400, dado um nível de confiança de 95% e 5% de margem de erro.
Julgue o item a seguir.
Caso o modelo tivesse sido ajustado pelo método de máxima verossimilhança, então os graus de liberdade dos resíduos seriam iguais ao tamanho da amostra.
Considerando a situação hipotética descrita, julgue o item a seguir.
O intervalo de 95% de confiança para μx é igual a em que zα é o α-quantil da distribuição Normal.
Segue abaixo:
O estimador de máxima verossimilhança para λ, em uma amostra de tamanho n, é em que
.
Segue abaixo:
O estimador de ln(λ) via máxima verossimilhança é In .
Segue abaixo:
Os limites inferiores e superiores do intervalo de confiança de máxima verossimilhança para ln(λ) podem ser obtidos calculando-se a função logarítmica (ln), respectivamente, nos limites inferiores e superiores do intervalo de confiança de máxima verossimilhança para λ.
Caso fosse calculado um intervalo de confiança bilateral para μA – μP, com coeficiente de confiança 95%, tal intervalo conteria o valor zero.
A hipótese H0 deve ser rejeitada, o que indica que μA > μP.
Com base nessa situação hipotética, julgue o item que se segue.
Considere que, para a hipótese alternativa , tenha sido obtido um valor p (ou nível descritivo ou probabilidade de significância) igual a 0,08. Nessa situação, se a hipótese alternativa for , então a hipótese nula será rejeitada.
A estatística T({Xi}) = max(X1, þ, Xn) é suficiente para θ.
um estimador assintoticamente não viciado de θ e o vício desse estimador diminui à medida que o tamanho da amostra aumenta.
Nessa situação, ; e, em média, o estimador de máxima verossimilhança subestima a quantidade máxima de processos que o funcionário pode analisar durante um dia de trabalho.
Um estimador de momentos para θ é .