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Por se tratar de uma amostra aleatória simples, espera-se que a correlação entre Xk e Yk seja nula.
Com respeito ao texto anterior, considerando uma amostragem aleatória simples (X1, Y1), (X2, Y2), ...., (Xn, Yn) para a estimação dos parâmetros da distribuição (λ > 0, φ > 0), em que cada vetor aleatório (Xk, Yk) é identicamente distribuído como (T1, T2), k = 1, 2, ..., n, julgue o item subseqüente.
Um estimador de mínimos quadrados para λ é 
Com respeito ao texto anterior, considerando uma amostragem aleatória simples (X1, Y1), (X2, Y2), ...., (Xn, Yn) para a estimação dos parâmetros da distribuição (λ > 0, φ > 0), em que cada vetor aleatório (Xk, Yk) é identicamente distribuído como (T1, T2), k = 1, 2, ..., n, julgue o item subseqüente.
Os estimadores de máxima verossimilhança para λ e φ são, respectivamente, iguais a 
e 
.
, em que t1 > 0, t2 > 0, exp( ·) representa a função exponencial, λ > 0, e φ > 0 são os parâmetros da distribuição.A esperança condicional pode ser escrita na forma de um modelo linear, isto é, E ( T1 T2 = t ) = αt + β , em que t > 0, ß = 0 e α = λ.
A probabilidade conjunta P(T1 > 0, T2 > 0) é inferior a 0,5.
