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A média de Y (valor doado para a campanha) é maior que 2.

Para k = 1, ..., 5, um modelo de regressão linear é dado por yk = axk + εk em que yk e xk representam, respectivamente, os valores da variável resposta e da variável regressora do k-ésimo elemento da amostra, e εk representa o erro aleatório. Os erros aleatórios ε1, ..., ε5 são independentes e identicamente distribuídos.
Cada erro εk segue uma distribuição normal com média zero e variância V.

julgue o item seguinte.

A estimativa de mínimos quadrados ordinários do coeficiente a é igual ou superior a 1.

Para k = 1, ..., 5, um modelo de regressão linear é dado por yk = axk + εk em que yk e xk representam, respectivamente, os valores da variável resposta e da variável regressora do k-ésimo elemento da amostra, e εk representa o erro aleatório. Os erros aleatórios ε1, ..., ε5 são independentes e identicamente distribuídos.
Cada erro εk segue uma distribuição normal com média zero e variância V.

julgue o item seguinte.

A variável aleatória yk, para k = 1, ..., 5, segue uma distribuição normal com variância V.
Para k = 1, ..., 5, um modelo de regressão linear é dado por yk = axk + εk em que yk e xk representam, respectivamente, os valores da variável resposta e da variável regressora do k-ésimo elemento da amostra, e εk representa o erro aleatório. Os erros aleatórios ε1, ..., ε5 são independentes e identicamente distribuídos.
Cada erro εk segue uma distribuição normal com média zero e variância V.

julgue o item seguinte.


A estimativa da variância V é igual ou inferior a 1,5.

A quantidade de recursos desperdiçados diariamente por uma empresa é representada por um indicador X. Um estudo mostrou que esse indicador é uma variável aleatória cuja densidade de probabilidade é expressa por f(x) =1/L, em que L é o parâmetro dessa distribuição e 0 < x < L.

Considerando que X1, X2, ..., X10 representa uma amostra aleatória simples desse indicador, julgue o próximo item.

O estimador de máxima verossimilhança do parâmetro L é igual a 2X, em que representa a média amostral.