Com base nessas informações, julgue o próximo item.Se μ deno...

ERRADO

Seria {1/2 ; 1/4; 1/5; 2/5}

m = 1 ; p = 1/5 => μ = 1/5

m = 2 ; p = 1/5 => μ = 2/5

m = 1 ; p = 1/4 => μ = 1/4

m = 2 ; p = 1/4 => μ = 1/2

Não entendi a resolução combinando os 4 valores da variáveis, já que o enunciado limita as combinações de acordo com o valor da amostra X1

Por essa limitação só teríamos E(1) = 1.1/5 = 1/5 e E(2) = 2.1/4 = 1/2

Na estatística, o termo "espaço paramétrico" é frequentemente associado à especificação de modelos estatísticos. Aqui, o termo "paramétrico" refere-se à presença de parâmetros numéricos no modelo. Vamos entender o significado disso:

Modelos Paramétricos:

• Em estatística, um modelo é considerado paramétrico se a distribuição subjacente dos dados é especificada em termos de um conjunto finito de parâmetros fixos.
• Por exemplo, se estamos modelando uma distribuição normal, o modelo paramétrico pode ser expresso como X∼N(μ,σ2), onde μ e σ são os parâmetros da média e do desvio padrão.

Espaço Paramétrico:

• O espaço paramétrico, nesse contexto, é o conjunto de todos os valores possíveis dos parâmetros no modelo estatístico.
• Continuando com o exemplo da distribuição normal, o espaço paramétrico seria o conjunto de todos os pares ordenados (μ,σ) que podem ser escolhidos como valores válidos para os parâmetros da distribuição normal.

Estimação de Parâmetros:

• O processo de estimação de parâmetros em modelos estatísticos paramétricos envolve encontrar os valores específicos dos parâmetros que melhor descrevem os dados observados.
• Por exemplo, podemos usar métodos como Mínimos Quadrados, Máxima Verossimilhança ou Bayesianismo para estimar os valores dos parâmetros no espaço paramétrico.

Teste de Hipóteses e Inferência:

• Uma vez que os parâmetros são estimados, podemos realizar testes de hipóteses e fazer inferências estatísticas sobre as características da população com base nas características amostrais e nos parâmetros estimados.

Em resumo, no contexto estatístico, o espaço paramétrico refere-se ao conjunto de todos os possíveis valores dos parâmetros em um modelo estatístico paramétrico. A análise estatística muitas vezes envolve a exploração, estimação e inferência dentro desse espaço paramétrico.

GABARITO: ERRADO

O espaço paramétrico é o conjunto de possíveis valores assumidos pelo parâmetro.

O enunciado nos informa que o parâmetro m pode assumir os valores 1 ou 2, o que está representado por m∈{1,2}, e que o parâmetro p pode assumir os valores 1/5 ou 1/4, o que se representa por p∈{1/5,1/4}.

Mas queremos o espaço paramétrico de μ, a média populacional da nossa distribuição binomial.

Ora, na distribuição binomial com parâmetros m e p, a média vale mp. Basta então calcularmos todas as possibilidades de produtos entre esses dois parâmetros, utilizando os espaços paramétricos correspondentes:

para m=1 e p=1/5, temos μ=1/5

para m=1 e p=1/4, temos μ=1/4

para m=2 e p=1/5, temos μ=2/5

para m=2 e p=1/4, temos μ=1/2

Pronto. Como passamos por todas as possibilidades de m e p, o espaço paramétrico de μ está inteiramente definido pelas possibilidades acima. Podemos portanto escrever μ∈{1/2,1/4,1/5,2/5}.

 Assertiva incorreta, pois deixou de incluir os valores 1/4 e 2/5 no espaço paramétrico de μ.

 Gabarito: ERRADO.