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A função densidade de probabilidade (fdp)f de uma variável de aleatória X é dada pela função cujo gráfico é mostrado a seguir.

Então, a esperança de X, E(X) é igual a

O tempo para a tramitação de certo tipo de procedimento aberto pelo Ministério Público, em um dado instante, é uma variável aleatória com distribuição normal, tendo média igual de 10 meses e desvio-padrão de 3 meses. Um novo grupo de procuradores, recém-chegados à instituição, deve cuidar de alguns procedimentos, que serão sorteados dentre os que já têm mais de 7 meses de duração.


Sobre a função acumulada da normal são dados os valores:


Ø(1) = 0,80, Ø(1,5) = 0,92 e Ø(2,0) = 0,98


Com tais informações, a probabilidade de que um procedimento com mais de 16 meses seja selecionado é igual a:

Seja (X, Y) uma variável aleatória bidimensional contínua cuja função de densidade de probabilidade é dada por:


ƒx.y(x, y) = 8.x.y para 0 < y < x < 1 e

Zero caso contrário


Considerando essa informação, é correto afirmar que:

Avalie se as afirmativas a seguir, relacionadas à estimação por máxima verossimilhança de um parâmetro θ, são falsas (F) ou verdadeiras (V).


( ) A função de verossimilhança de um conjunto de variáveis aleatórias é definida como a função de densidade (ou de probabilidade) conjunta dessas variáveis olhada como função de θ.

( ) Se X1, X2, ..., Xn é uma amostra aleatória simples de uma densidade uniforme no intervalo (0, θ), o estimador de máxima verossimilhança de θ é máx{Xi}, ou seja, é a n-ésima estatística de ordem.

( ) Se X1, X2, ..., Xn é uma amostra aleatória simples de uma densidade N(µ, σ2 ), σ conhecida, o estimador de máxima verossimilhança de µ é a média amostral.


Na ordem apresentada, as afirmativas são, respectivamente,

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O coeficiente de correlação de X e Y é, aproximadamente, igual a