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CEBRASPE
51.363 questões
FGV
25.316 questões
FCC
24.632 questões
AOCP
23.456 questões
IBFC
11.190 questões
VUNESP
10.983 questões
Instituto Quadrix
9.793 questões
FUNDATEC
9.088 questões
IBADE
7.820 questões
CESGRANRIO
6.013 questões
OBJETIVA
4.740 questões
CONSULPLAN
4.174 questões
FEPESE
3.585 questões
IADES
3.439 questões
IESES
2.627 questões
SELECON
2.377 questões
IDECAN
1.907 questões
MS CONCURSOS
1.485 questões
Instituto Legalle
1.281 questões
FAFIPA
1.161 questões
FUMARC
842 questões
ACAFE
551 questões
INSTITUTO AOCP
430 questões
NUCEPE
378 questões
FUNIVERSA
348 questões
FAURGS
203 questões
FIOCRUZ
48 questões
MACKENZIE
48 questões
CETRO
17 questões
8 questões encontradas
Os modelos de regressão linear tornaram-se uma maneira comprovada de prever o futuro de forma científica e confiável. Devido ao fato de a regressão linear ser um procedimento estatístico consolidado, as propriedades dos modelos de regressão linear são bem conhecidas.
Texto associado
Considerando que X 1 , X 2 , ..., X n sejam cópias independentes e identicamente distribuídas de uma variável aleatória X com função de densidade de probabilidade f(x,ϕ), julgue os próximos itens.
O estimador de máxima verossimilhança para o parâmetro ϕ é a quantidade ϕ ^ que faz que os dados observados sejam mais prováveis (ou plausíveis) de ocorrerem.
Texto associado
Em estudo conduzido acerca da consonância dos preços praticados pelas seguradoras com a estrutura atuarial de risco, um analista concluiu que a distribuição de probabilidade dos prêmios (em R$) cobrados para veículos de perfil de baixo risco pode ser representada por uma variável aleatória contínua X, cuja função de densidade de probabilidade é representada por
f(x) = x α + 1 α ( 2 . 5 0 0 ) α ,
em que x ≥ R$ 2.500, e α é o parâmetro de forma conhecido como índice de Pareto.
Com base nessas informações, julgue os próximos itens.
f(x) = x α + 1 α ( 2 . 5 0 0 ) α ,
em que x ≥ R$ 2.500, e α é o parâmetro de forma conhecido como índice de Pareto.
Com base nessas informações, julgue os próximos itens.
O estimador de máxima verossimilhança para o índice de Pareto α é dado em função da média dos valores dos prêmios observados em uma amostra aleatória simples.
Texto associado
Suponha que uma amostra de tamanho n = 1 seja retirada de uma população X ~Binomial ( m , p ) em que m e p são parâmetros desconhecidos. Sabendo que m ∈ { 1 , 2 } e que p ∈ { 5 1 , 4 1 } ,se a amostra aleatória simples for representada por X 1 ,considere a seguinte estatística para a estimação do par ( m , p )
τ ( X 1 ) = { m = 1 e m = 2 e p = 5 1 , p = 4 1 , s e X 1 s e = 0 X 1 = 1 o u 2
Com base nessas informações, julgue os próximos itens.
τ ( X 1 ) = { m = 1 e m = 2 e p = 5 1 , p = 4 1 , s e X 1 s e = 0 X 1 = 1 o u 2
Com base nessas informações, julgue os próximos itens.
τ ( X 1 ) é estimador de máxima verossimilhança para o par de parâmetros ( m , p ) .
Considerando que a inferência estatística é um processo que
consiste na utilização de observações feitas em uma amostra
com o objetivo de estimar as propriedades de uma população,
assinale a opção correta.
Texto associado
Determinado órgão governamental estimou que a
probabilidade p de um ex-condenado voltar a ser condenado por
algum crime no prazo de 5 anos, contados a partir da data da
libertação, seja igual a 0,25. Essa estimativa foi obtida com base
em um levantamento por amostragem aleatória simples
de 1.875 processos judiciais, aplicando-se o método da máxima
verossimilhança a partir da distribuição de Bernoulli.
Sabendo que P(Z < 2) = 0,975, em que Z representa a distribuição
normal padrão, julgue os itens que se seguem, em relação a essa
situação hipotética.
probabilidade p de um ex-condenado voltar a ser condenado por
algum crime no prazo de 5 anos, contados a partir da data da
libertação, seja igual a 0,25. Essa estimativa foi obtida com base
em um levantamento por amostragem aleatória simples
de 1.875 processos judiciais, aplicando-se o método da máxima
verossimilhança a partir da distribuição de Bernoulli.
Sabendo que P(Z < 2) = 0,975, em que Z representa a distribuição
normal padrão, julgue os itens que se seguem, em relação a essa
situação hipotética.
Se X seguir uma distribuição binomial com parâmetros
n = 1.000 e probabilidade de sucesso p, a estimativa de
máxima verossimilhança da média de X será superior a 300.
Texto associado
X 1 , X 2 , ..., X 10 representa uma amostra aleatória simples retirada de uma distribuição normal com média µ e variância σ 2 , ambas desconhecidas. Considerando que μ ^ e σ ^ representam os respectivos estimadores de máxima verossimilhança desses parâmetros populacionais, julgue os itens subsecutivos.
