Questões de Concurso

Seja a amostra aleatória de variável aleatória X que tem distribuição normal com média μ e variância σ², N(μ, σ²), [x₁, x₂, ..., x_n], então, é correto afirmar que a Variância e o Erro Quadrático Médio do estimador de Máxima Verossimilhança (EMV) do parâmetro σ² são, respectivamente,

Seja [X₁, X₂, ..., X_n] uma amostra aleatória de uma variável aleatória com distribuição normal, com média μ e variância σ², ou seja, X ⁓ N(μ, σ²), em que os parâmetros são desconhecidos, então, os estimadores uniformemente de mínima variância não viciados, UMVU, da média μ e variância σ² são, respectivamente,

Suponha as variáveis aleatórias independentes X com distribuição Qui-quadrado com v = 5 graus de liberdade e Y com distribuição Gama com parâmetros α = 2 e β = 5. Então, a esperança e a variância da variável aleatória W = X + Y são, respectivamente,

Considere o vetor aleatório X'= [X₁ X₂] cuja matriz de covariância é Σ = . Então, é correto afirmar que a matriz de correlação P do vetor é

Considere os resultados do ajuste do modelo Y_i = β₁X_1i + β₂X_2i + ɛ_i i = 1,2, ..., n aos valores da variável dependente (resposta) Y e variáveis explicativas X₁ e X₂ nas tabelas a seguir. A variável ɛ_i é o erro aleatório e β_i i = 1, 2 são os parâmetros.

Análise da Variância

Então, a estatística t e a razão F foram obtidas usando-se os procedimentos: