Considere que o parâmetro α mencionado no texto tenha um valor
conhecido e que se deseja obter, pelo critério de mínimos
quadrados, um estimador para 1/λ que minimize Nessa situação, no procedimento de
estimação via mínimos quadrados, o estimador para 1/λ .I é - αII não é tendencioso.
III é consistente.
A quantidade de itens certos é igual a

Question

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) Considere que o parâmetro α mencionado no texto tenha um valor
conhecido e que se deseja obter, pelo critério de mínimos
quadrados, um estimador para 1/λ que minimize   Nessa situação, no procedimento de
estimação via mínimos quadrados, o estimador para 1/λ .I é  - αII não é tendencioso.
III é consistente.
A quantidade de itens certos é igual a Alternativa A: 0. Ou Alternativa B: 1. Ou Alternativa C: 2. Ou Alternativa D: 3.

Qconcursos · Accepted Answer

Alternativa [D] 3. I - μ=1/λ+α.. logo 1/λ = μ - a.. corretoII - eh nao tendencioso.. sim.. valor esperado = observadoIII - sim.. consistente A consistência é uma propriedade desejada de um estimador em estatística. Um estimador é considerado consistente se converge para o valor do parâmetro à medida que o tamanho da amostra aumenta indefinidamente. Em termos mais simples, à medida que coletamos mais dados, o estimador se aproxima cada vez mais do valor verdadeiro do parâmetro que estamos tentando estimar.

Quer um estudo ilimitado?

Quer um estudo ilimitado?

Considere que o parâmetro α mencionado no texto tenha um val...

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