Seja X uma variável aleatória com distribuição uniforme (0,θ), em que θ > 0. Para estimar o parâmetro θ por máxima verossimilhança (MV) ou pelo método dos momentos (MM), seleciona-se uma amostra de tamanho n. Se MV e MM são os estimadores de máxima verossimilhança e método dos momentos, respectivamente, e EQM( ) o erro quadrático médio do estimador, é correto afirmar que Seja X uma variável aleatória com distribuição uniforme (0,θ), em que θ > 0. Para estimar o parâmetro θ por máxima verossimilhança (MV) ou pelo método dos momentos (MM), seleciona-se uma amostra de tamanho n. Se MV e MM são os estimadores de máxima verossimilhança e método dos momentos, respectivamente, e EQM( ) o erro quadrático médio do estimador, é correto afirmar que

Seja X uma variável aleatória com distribuição uniforme...

Q1297148

Estatística Estimador de Máxima Verossimilhança

Ano: 2018

Banca: Instituto Americano de Desenvolvimento - IADES

Prova: IADES - SES DF - Estatístico - 2018

Seja X uma variável aleatória com distribuição uniforme (0,θ), em que θ > 0. Para estimar o parâmetro θ por máxima verossimilhança (MV) ou pelo método dos momentos (MM), seleciona-se uma amostra de tamanho n. Se _MV e _MM são os estimadores de máxima verossimilhança e método dos momentos, respectivamente, e EQM( ) o erro quadrático médio do estimador, é correto afirmar que

_MV é não viciado e é consistente.

Var(_MM) = θ²/(12n).

_MM não é consistente.

_MM é não viciado.

EQM(_MM) < EQM(_MV).

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