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Concurso:
DPE-PR
Disciplina:
Estatística
Seja X uma variável aleatória com distribuição N(µ, σ 2). Suponha que uma amostra de tamanho n tenha sido tomada dessa distribuição. Nessa situação a matriz de informação esperada de Fisher toma a forma:
Concurso:
DPE-PR
Disciplina:
Estatística
Seja Xi: i = 1, ... , n uma variável aleatória que segue um modelo Normal com média µ e variância σ 2.
Nessa situação, os estimadores (ou estimativas caso calculados com uma amostra observada) de máxima verossimilhança para µ e σ 2 são respectivamente:
Concurso:
DPE-PR
Disciplina:
Estatística
Considere a amostra aleatória de tamanho n = 4, [20, 25, 24, 22], obtida de uma distribuição N(µ, σ2).
Nesse caso, as estimativas UMVU (Estimador não viciado de variância uniformemente mínima) e EMV (Estimador de Máxima Verossimilhança) dos parâmetros µ e σ 2 são, respectivamente:
Nesse caso, as estimativas UMVU (Estimador não viciado de variância uniformemente mínima) e EMV (Estimador de Máxima Verossimilhança) dos parâmetros µ e σ 2 são, respectivamente:
Concurso:
DPE-PR
Disciplina:
Estatística
Um estatístico deseja relacionar uma variável Y com duas outras variáveis que explicariam o valor de Y. São elas: X1 e X2. O modelo a ser ajustado é Y = ß0 + ß1X1 + ß2X2 + ε. Fixando valores para X1 e X2, observou os valores de Y e montou a seguinte tabela com os dados obtidos no experimento: 
Concurso:
DPE-PR
Disciplina:
Estatística
Os diferentes tipos de dados espaciais são tradicionalmente classificados de acordo com uma tipologia de quatro categorias. Essa categorização diz respeito à natureza estocástica da observação. Além das categorias, “dados de processos pontuais” e “dados de superfícies aleatórias”, duas outras categorias fazem parte da tipologia, que são os dados.
