Para uma variável aleatória X, de média E(X)=μ e variância Var(X)=σ2, uma amostra aleatória de tamanho n constituída por um conjunto X1,X2,⋯,Xn de n variáveis aleatórias idênticas a X e estatisticamente independentes entre si. Essa amostra aleatória de X tem média amostral definida como sendo a variável aleatória Xnˉ =(X1+X2+⋯+Xn)⁄n. Se um estimador estatístico para um parâmetro θ, associado à distribuição de probabilidade de X, for denotado por θ^, então o estimador para μ, da referida amostra aleatória, será μ^n=Xn. Com base nessas informações, julgue os itens a seguir, considerando que os resultados do teorema do limite central são fundamentais para embasar a análise da qualidade dos estimadores estatísticos de um parâmetro. Para uma variável aleatória X, de média E(X)=μ e variância Var(X)=σ2, uma amostra aleatória de tamanho n constituída por um conjunto X1,X2,⋯,Xn de n variáveis aleatórias idênticas a X e estatisticamente independentes entre si. Essa amostra aleatória de X tem média amostral definida como sendo a variável aleatória Xnˉ =(X1+X2+⋯+Xn)⁄n. Se um estimador estatístico para um parâmetro θ, associado à distribuição de probabilidade de X, for denotado por θ^, então o estimador para μ, da referida amostra aleatória, será μ^n=Xn. Com base nessas informações, julgue os itens a seguir, considerando que os resultados do teorema do limite central são fundamentais para embasar a análise da qualidade dos estimadores estatísticos de um parâmetro. Para uma amostra aleatória da variável X, cuja distribuição depende de m parâmetros {θ1,θ2,⋯,θm}, deve-se obter estimadores, minimizando a função de verossimilhança L(θ1,θ2,⋯,θm). Para uma amostra aleatória da variável X, cuja distribuição depende de m parâmetros {θ1,θ2,⋯,θm}, deve-se obter estimadores, minimizando a função de verossimilhança L(θ1,θ2,⋯,θm).

Para uma amostra aleatória da variável X, cuja distribuiç...

Q3222067

Estatística Estimador de Mínimos Quadrados

Ano: 2024

Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB - CESPE CEBRASPE

Prova: CESPE/CEBRASPE - CAPES - Analista - Área: Estatística - 2024

Para uma amostra aleatória da variável $X$ , cuja distribuição depende de $m$ parâmetros ${θ_{1}, θ_{2}, \dots, θ_{m}}$ , deve-se obter estimadores, minimizando a função de verossimilhança $L (θ_{1}, θ_{2}, \dots, θ_{m}) .$

Certo

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Para uma amostra aleatória da variável X, cuja distribuição depende de m parâmetros {θ1...