

Seu próximo nível começa aqui
Com a Assinatura Ilimitada, você tem tudo que precisa para sua aprovação.
Com a Assinatura Ilimitada, você combina prática, teoria e método em uma única assinatura com tudo que você precisa para sua aprovação.
Os valores transformados ![]()
representam uma seqüência de realizações independentes de uma distribuição exponencial.
O produto XY é uma variável aleatória contínua.
A probabilidade de X ser igual a 0,2 é superior a 0,5.
A função geratriz de momentos da distribuição do número de produtos defeituosos na amostra é igual a (0,95+0,05et)10, em que t é um número real, e e representa a função exponencial.
Considere os seguintes números 9,2; 3,8; 1,2; 4,3; 5,3; 2,2; 0,3; 10,0; 13,4 e 6,4. Se esses números forem realizações retiradas da distribuição f(x), então a estimativa de máxima verossimilhança para
é
inferior a 10,5.
superior a 10,5 e inferior a 12,5.
superior a 12,5 e inferior a 14,5.
superior a 14,5.
X2 é uma variável aleatória uniformemente distribuída no intervalo [0, 1].
Caso F siga uma distribuição exponencial, então o coeficiente de variação de F será igual a 1.
Acerca dessas variáveis, assinale a opção correta.
X e Y são independentes.
A variância do produto XY é inferior a 0,21.
O valor esperado de X + Y é inferior a 1,0.
Dado que a máquina funcionou sem falhar nos primeiros 10 dias, a probabilidade de ela não falhar nos 20 dias seguintes é igual a exp(-2), em que exp(.) representa a função exponencial.
Suponha que a amostra 2; 1; 4; 6; 12 seja proveniente de uma população com função de densidade f(x) = 1/λ, 0 < x < λ. Os estimadores de máxima verossimilhança da média e da variância da população são dados, respectivamente, por
5 e 10
5 e 12
6 e 12
6 e 10
5 e 12,6
Considere que uma variável aleatória Y tenha uma distribuição determinada pela função de densidade de probabilidade , . Nessa situação, assinale a opção incorreta.
O desvio-padrão de Y é igual a
A média de Y é igual a zero.
A função geratriz de momentos de Y é .
E(Y 2k + 1 ) = 0, para k = 1, 2, 3, ....
A partir das informações do texto, é correto afirmar que os estimadores de máxima verossimilhança para e são, respectivamente, iguais a
Considere X1, X2, ... Xn amostra aleatória simples de uma distribuição exponencial com parâmetro l dada por
f (x) = λe−λx , x > 0 , l > 0.
O estimador de máxima verossimilhança de l é:




