Questões de Estatística para Concurso
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Seja a amostra aleatória de variável aleatória X que tem distribuição normal com média μ e variância σ2, N(μ, σ2), [x1, x2, ... , xn], então, é correto afirmar que a Variância e o Erro Quadrático Médio do estimador de Máxima Verossimilhança (EMV) do parâmetro σ2 são, respectivamente,
Seja [X1, X2, ... , Xn] uma amostra aleatória de uma variável aleatória com distribuição normal, com média μ e variância σ2, ou seja, X ⁓ N(μ, σ2), em que os parâmetros são desconhecidos, então, os estimadores uniformemente de mínima variância não viciados, UMVU, da média μ e variância σ2 são, respectivamente,
Suponha as variáveis aleatórias independentes X com distribuição Qui-quadrado com v = 5 graus de liberdade e Y com distribuição Gama com parâmetros α = 2 e β = 5. Então, a esperança e a variância da variável aleatória W = X + Y são, respectivamente,
Considere o vetor aleatório X'= [X1 X2] cuja matriz de covariância é Σ = . Então, é correto afirmar que a matriz de correlação P do vetor é
Sendo a sequência de n ensaios binomiais independentes, tendo a mesma probabilidade θ de “sucesso” em cada ensaio, se Sn = X1 + X2 + ... + Xn é o número de sucessos nos n primeiros ensaios, então Sn /n θ, ou seja, Sn /n converge em probabilidade para θ. O enunciado da Lei dos Grandes Números a que se exprime esse resultado é a Lei dos Grandes Números de