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Se X₁, X₂,..., Xₙ é uma amostra aleatória simples de uma densidade exponencial dada por f(x; θ) = θe-θ2, x > 0, então o estimador de θ pelo método dos momentos é
∑i=1nXi/n
(n−1)∑i=1nXi/n
n/∑i=1nXi
∑i=1nXi/(n−1)
n∑i=1nXi/(n−1)
Com relação ao método dos momentos na estimação de parâmetros, assinale a afirmativa correta.
O método dos momentos incorpora, necessariamente, informação prévia na estimação dos parâmetros.
Os estimadores obtidos pelo método dos momentos são sempre não viesados.
Na estimação da média populacional, o método dos momentos conduz ao mesmo estimador obtido pelo método dos mínimos quadrados.
Para tamanho amostral fixado, o método dos momentos produz estimadores de variância mínima.
O método dos momentos é especialmente eficaz quando o tamanho da amostra é pequeno.
O estimador dos momentos para o parâmetro ϕ é a quantidade que minimiza a soma dos quadrados dos erros.
Certo
Errado
O estimador do método de momentos para θ é duas vezes a média amostral. Esse estimador é não viesado e não é consistente.
Certo
Errado
A estimativa de δ pelo método dos momentos é igual a 1,6.
Certo
Errado
Sobre os métodos de máxima verossimilhança e o de momentos, é correto afirmar que
o método de máxima verossimilhança e o de momentos fornecem diferentes estimadores para a variância de uma distribuição normal.
o método de máxima verossimilhança sempre fornece um estimador, independentemente da distribuição e do parâmetro a ser estimado.
o método de momentos fornece dois estimadores para o parâmetro λ da distribuição de Poisson.
o estimador do método de momentos para o parâmetro Ɵ da distribuição da variável aleatória contínua Uniforme X em [0, Ɵ] é igual à média amostral.
na distribuição exponencial não é possível obter estimador pelo método de momentos.
Uma amostra de tamanho 25 de uma variável aleatória X, normalmente distribuída apresentou as estatísticas ∑i=125xi=200 e ∑i=125xi2=5000. Encontre uma estimativa para o Desvio Padrão de X com base no Método dos Momentos e assinale a opção correta.
5,43
6,42
8,63
9,76
10,22
Uma variável aleatória X se distribui uniformemente no intervalo (2, 5). A função geratriz de momentos Mx(t) de X é dada por
3te3t
3e5t−e2t
te5t−e2t
3te5t−e2t
te3t
Se X tem distribuição Gama (α,β), considere o primeiro momento M1=4 e o segundo momento M2=8. Assim, o estimador de momentos de α é dado por
0.5
8
2
4
¼
A representação do momento de ordem 5 centrado em 2 é dada por:
2X5
(X + 5)2
(X + 2)5
(X − 5)2
(X − 2)5
Com relação aos métodos de estimação, é correto afirmar que
o estimador de máxima verossimilhança é sempre não viesado.
o estimador de máxima verossimilhança é sempre eficiente.
o estimador obtido pelo método dos momentos é sempre função de uma estatística suficiente.
o método de estimação dos mínimos quadrados só deve ser usado quando a suposição de normalidade dos erros for satisfeita.
na estimação da média (μ ) e da variância( σ 2 ) de uma distribuição Normal, os estimadores de máxima verossimilhança para μ e para σ2 coincidem com aqueles obtidos pelo método dos momentos.

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).
Seja a amostra aleatória de tamanho n = 5, de uma distribuição Gama com parâmetros α e β, Γ(α, β), [2, 4, 5, 5, 8], as estimativas dos parâmetros pelo Método dos Momentos são:
= 4,902 e
= 1,021
= 4,220 e
= 0,971
= 4,551 e
= 0,782
= 5,591 e
= 1,912
= 2,250 e
= 0,694
A partir de uma amostra aleatória correspondente a uma variável aleatória X uniformemente distribuída com função densidade f(x) = b−a1 , (b > a), em (a, b), determinou-se pelo método dos momentos as estimativas pontuais dos parâmetros a e b, ou seja, a* e b*, respectivamente.
Obteve-se então que (a*, b*) é igual a
Dados da amostra:
Tamanho: 10
Primeiro momento: 3,00
Segundo momento: 9,03
(2,4; 3,6)
(2,8; 3,2)
(2,7; 3,3)
(2,5; 3,5)
(2,6; 3,4)
Seja a distribuição 1, 2, 3, 4 e 5, calcule o valor do 3o momento centrado na origem e assinale a opção correta.
0
9
11
45
55
Assinale a opção que apresenta, respectivamente, os momentos que correspondem aos valores da média e da variância de uma distribuição.
O primeiro e o segundo momento centrados na média.
O primeiro e o segundo momento centrados na origem.
O primeiro momento centrado na origem e o primeiro momento centrado na média.
O primeiro momento centrado na origem e o segundo momento centrado na média.
O segundo momento centrado na origem e o primeiro momento centrado na média.
O segundo momento dos dados é menor do que o primeiro momento ao quadrado.
Certo
Errado
Sabendo-se que 10∑i=1 x13=3.276 , em que xi corresponde ao tempo que o consumidor ci, para i = 1, 2, ... , 10 ficou sem internet, é correto afirmar que, no cálculo do terceiro momento central, 101 ∑x13 pode ser maior ou menor que o terceiro momento.
Certo
Errado