Questões de Estatística - Momentos e Função geratriz de momentos de uma variável aleatória para Concurso
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Q521272
Estatística
Sabe-se que a função geratriz de momentos da variável aleatória X é dada por [0,1et
+ 0,9]12 . Nestas condições, a variância da
variável aleatória Y = −2X + 3 é igual a
Q504634
Estatística
Para estimar a média e a variância utilizando estima- dores de momentos, dada uma amostra de n elementos de uma distribuição normal, N( µ ; σ2 ), a partir de uma amostra de n elementos extraídos da população, x = (x1 ; x2 ;...xn ), assinale a alternativa que contém a afirmação verdadeira.
Ano: 2014
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 13ª Região (PB)
Prova:
FCC - 2014 - TRT - 13ª Região (PB) - Analista Judiciário - Estatística |
Q457295
Estatística
A função geratriz de momentos da variável aleatória X tem a forma: M(t) = (0,2 + 0,8et ) 10 .
Nessas condições, a média da variável aleatória Y = 0,5X + 2 é igual a
Nessas condições, a média da variável aleatória Y = 0,5X + 2 é igual a
Ano: 2014
Banca:
FCC
Órgão:
TRT - 13ª Região (PB)
Prova:
FCC - 2014 - TRT - 13ª Região (PB) - Analista Judiciário - Estatística |
Q457275
Estatística
Suponha que uma variável aleatória X é uniformemente distribuída no intervalo (a , b), em que nem a nem b são conhecidos. Utilizando o método dos momentos, com base em uma amostra de tamanho 10, obtiveram-se os valores 1 e 4 para a e b, respectivamente. O valor do momento de ordem 2, centrado na origem, correspondente aos elementos da amostra é
Ano: 2013
Banca:
CONSULPLAN
Órgão:
TRE-MG
Prova:
CONSULPLAN - 2013 - TRE-MG - Analista Judiciário - Estatística |
Q452947
Estatística
Marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.
( ) Para ajustar um modelo ARIMA, é necessário considerar os estágios de identificação e estimação.
( ) Um processo autorregressivo de ordem p tem a função de autocovariância decrescente, na forma de exponenciais ou senoides amortecidas, finitas em extensão.
( ) Um processo de médias móveis de ordem q tem função de autocovariância finita, apresentando um corte após o “lag” q.
( ) Um processo autorregressivo e de médias móveis de ordem (p, q) tem função de autocovariância infinita em extensão, que decai de acordo com exponenciais e/ou senoides amortecidas após o “lag” q-p.
( ) Após a identificação provisória de um modelo de séries temporais, pode-se usar os métodos de mínimos quadrados ou de máxima verossimilhança, entre outros, para estimação dos parâmetros. Os estimadores obtidos pelo método dos momentos não têm propriedades boas quando comparadas com os dois já mencionados. Entretanto, podem ser utilizados para gerar os valores iniciais nos processos iterativos.
A sequência está correta em
( ) Para ajustar um modelo ARIMA, é necessário considerar os estágios de identificação e estimação.
( ) Um processo autorregressivo de ordem p tem a função de autocovariância decrescente, na forma de exponenciais ou senoides amortecidas, finitas em extensão.
( ) Um processo de médias móveis de ordem q tem função de autocovariância finita, apresentando um corte após o “lag” q.
( ) Um processo autorregressivo e de médias móveis de ordem (p, q) tem função de autocovariância infinita em extensão, que decai de acordo com exponenciais e/ou senoides amortecidas após o “lag” q-p.
( ) Após a identificação provisória de um modelo de séries temporais, pode-se usar os métodos de mínimos quadrados ou de máxima verossimilhança, entre outros, para estimação dos parâmetros. Os estimadores obtidos pelo método dos momentos não têm propriedades boas quando comparadas com os dois já mencionados. Entretanto, podem ser utilizados para gerar os valores iniciais nos processos iterativos.
A sequência está correta em
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