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Considere que a amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn tenha sido retirada de uma distribuição exponencial com função de densidade na forma f(x) = λexp(–λx), em que x > 0 e λ > 0. Com relação a essa amostra e à inferência estatística, julgue o  item  que se segue. 

A função de distribuição acumulada da estatística de ordem X(n) = max{X1, X2, ..., Xn} é P(X(n) ≤ x) = 1 -e-λnx .
Considere que a amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn tenha sido retirada de uma distribuição exponencial com função de densidade na forma f(x) = λexp(–λx), em que x > 0 e λ > 0. Com relação a essa amostra e à inferência estatística, julgue o  item  que se segue. 

Considere que T(X1, X2, ..., Xn) seja o estimador do tipo UMVUE ( uniformly minimum-variance unbiased estimator) de λ . Nessa situação, a variância da estatística T(X1 X2, ..., Xn) corresponde ao limite inferior de Cramer-Rao.

Considere que a amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn tenha sido retirada de uma distribuição exponencial com função de densidade na forma f(x) = λexp(–λx), em que x > 0 e λ > 0. Com relação a essa amostra e à inferência estatística, julgue o  item  que se segue. 

A média amostral é um estimador não tendencioso do parâmetro λ.

Questão Anulada

Considere que a amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn tenha sido retirada de uma distribuição exponencial com função de densidade na forma f(x) = λexp(–λx), em que x > 0 e λ > 0. Com relação a essa amostra e à inferência estatística, julgue o  item  que se segue.

A soma é uma estatística suficiente para a estimação do parâmetro λ

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O coeficiente de determinação do modelo é superior a 55% e inferior a 75%.

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