Considerando as informações anteriores, julgue o item que se...

gag: Certo.

Se alguém puder explicar, não manjo nada desse assunto.

Gabarito: Certo.

Questão excelente para revisar tanto os estimadores quanto as propriedades da distribuição normal!

O estimador de verossimilhança para uma distribuição normal é a média amostral. Na distribuição normal, como há simetria, a média = mediana = moda. Logo, se eu obtenho o valor da média amostral para uma distribuição normal, automaticamente eu já tenho o valor da moda e da mediana.

Conforme a tabela, a média amostral foi 12. Logo, esse também será o valor da mediana.

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Equívocos, reportem.

Sigamos!

Na distribuição normal, o ponto central da curva é ao mesmo tempo a nossa MODA, MÉDIA, e MEDIANA.

Se eu tenho o estimador (média) já dado pela questão, então, por consequência da nossa distribuição, m também será a mediana.

O auditor autua 18 empreendimentos a cada 30 dias, uma média de 18/30=0,6 autuações por dia.

Assumiremos que o número de autuações distribua-se segundo uma distribuição de Poisson com média λ=0,6. A probabilidade de que x autuações sejam realizadas em determinado dia é dada por

P(X=x)=e^−λ*λ^x /x!

Portanto, a probabilidade de que nenhuma autuação seja realizada em algum dia é

P(X=0)=e^−0,6

Se em cada dia temos uma probabilidade e^−0,6 de que não haja autuação, no decorrer de 30 dias o número de dias esperado em que o auditor não faça nenhuma autuação será

30e^−0,6

Gabarito: alternativa E.

GABARITO: CERTO

EMV (estimador de máxima verossimilhança) da distribuição normal = Média amostral

A média amostral foi passada na tabela, ou seja, 12

portanto, EMV=12

DEUS TE AMA!! NÃO DESISTA!!