Questões de Concurso
Sobre funções de probabilidade p(x) e densidade f(x) em estatística
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Passo 1 – gere α 1 , ..., α n de uma distribuição uniforme U(a, b);
Passo 2 – calcule g(α 1 ) , ..., g(α n )
Passo 3 – calcule a média amostral g*=( g(α 1 ) + ...+ g(α n ))/n;
Passo 4 – calcule Î=(b-a)g*.
Pode-se dizer, em relação ao algoritimo acima, que trata-se do
Assim o valor da constante c e Q1 , o primeiro quartil da distribuição de X, são:
Considere a variável aleatória Y = 4X - 1. Seja g(y) a função densidade de probabilidade de Y. Nessas condições, g(y), para os valores de Y onde essa função é diferente de zero, é dada por
Zt= ΦZ t-1- θa t-1+ at
onde at é o ruído branco de média zero e variância σ2 e θ e Φ são os parâmetros do modelo. Considere as seguintes afirmações:
I. Se -1 < Φ < 1, essa série é estacionária.
II. Se Φ = 1, o processo Wt = Zt - Zt-1, é um MA(1) estacionário.
III. A função de densidade espectral de Zt é dada por f(λ)=
IV. Se Φ = 1, a função de previsão do processo, denotada por , para um t fixo, é uma reta paralela ao eixo das abscissas.
Está correto o que se afirma APENAS em
onde k é uma constante apropriada para garantir que f(x) seja uma função densidade de probabilidade. Selecionando-se, aleatoriamente e com reposição, 5 valores de X dentro do intervalo 0 < x < 2, a probabilidade de que exatamente 3 sejam inferiores a 1 é igual a
fX (x) =( 1+ θ).xθ , se x ∈ (0,1) e zero caso contrário.
Sobre o momento ordinário de ordem k da distribuição de probabilidades, é possível afirmar que E ( Xk) é igual a:
Onde K é a constante adequada para tornar f(x) uma função densidade de probabilidade.
Nessas condições, a esperança condicional de X, dado que Y é igual a 1/6, denotada por E (X|Y = 1/6), é igual a
Onde K é a constante adequada para tornar f(x) uma função densidade de probabilidade. Sejam: μ e θ, respectivamente, a média e a mediana de X. Nessas condições, μ + 2 θ é igual a
Onde K é a constante adequada para tornar f(x) uma função densidade de probabilidade.
Onde K é a constante adequada para tornar f(x) uma função densidade de probabilidade.
com parâmetros α > 0 e ß > 0.
Diante do exposto, analise as afirmativas.
I. Pode-se demonstrar que E(x) = αß e Var(x) = αß2.
II. A função gama é dada por
III. Pode-se mostrar que G(α) = (α – 1) G(α – 1) e para α inteiro, G(α) = (α – 1)!.
IV. Quando α = 1, a função densidade da gama e igual à distribuição exponencial com parâmetro ß.
V. Quando α = v/2 e ß = 2, com v > 0 inteiro, a função densidade da gama é igual à distribuição Qui-quadrado com ? graus de liberdade.
Estão corretas apenas as afirmativas
com α, β parâmetros desconhecidos. Uma amostra aleatória (1, 2, 2, 3) de tamanho 4 é retirada da população. Os estimadores de máxima verossimilhança para α e β à luz dessa amostra são dados por
O modelo dado pela função de densidade de probabilidade f(x) da variável aleatória X é caracterizado por
A constante c do modelo conjunto vale
Para o mesmo caso, o número de resultados que fornece exatamente 2 sucessos em 5 ensaios é:
Considerando-se, então, um experimento com 4 ensaios, cuja probabilidade de sucesso em cada um é de 0,2, e calculando o valor de f(x) para x = 1 o resultado será: