Se o logaritmo da função de verossimilhança do par de variáveis ale...

Question 1

Se o logaritmo da função de verossimilhança do par de variáveis ale...

📅 2011🏢 CESPE / CEBRASPE🎯 TRE-ES📚 Estatística e Probabilidade

#Máxima Verossimilhança#Inferência Estatística

Esta questão foi aplicada no ano de 2011 pela banca CESPE / CEBRASPE no concurso para TRE-ES. A questão aborda conhecimentos da disciplina de Estatística e Probabilidade, especificamente sobre Máxima Verossimilhança, Inferência Estatística.

Esta é uma questão de múltipla escolha com 2 alternativas. Teste seus conhecimentos e selecione a resposta correta.

1

457941201524163

Ano: 2011Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TRE-ESDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Máxima Verossimilhança | Inferência Estatística

Texto associado

Com relação ao algoritmo EM (expectation-maximization), julgue os itens que se seguem.

Se o logaritmo da função de verossimilhança do par de variáveis aleatórias (Z, W) for proporcional ao logaritmo da função de verossimilhança de outro par de variáveis aleatórias (X, Y), ou seja, l(2, Z, W) = h(2) l(2; X, Y) , em que, h(2) < 0, então a estimativa de máxima verossimilhança para o parâmetro 2 obtida com o algoritmo EM será idêntica para quaisquer desses pares de variáveis aleatórias.

A

B

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Question 2

Se o logaritmo da função de verossimilhança do par de variáveis ale...

📅 2011🏢 CESPE / CEBRASPE🎯 TRE-ES📚 Estatística e Probabilidade

#Máxima Verossimilhança#Inferência Estatística

Esta questão foi aplicada no ano de 2011 pela banca CESPE / CEBRASPE no concurso para TRE-ES. A questão aborda conhecimentos da disciplina de Estatística e Probabilidade, especificamente sobre Máxima Verossimilhança, Inferência Estatística.

Esta é uma questão de múltipla escolha com 2 alternativas. Teste seus conhecimentos e selecione a resposta correta.

1

457941201524163

Ano: 2011Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TRE-ESDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Máxima Verossimilhança | Inferência Estatística

Texto associado

Com relação ao algoritmo EM (expectation-maximization), julgue os itens que se seguem.

Se o logaritmo da função de verossimilhança do par de variáveis aleatórias (Z, W) for proporcional ao logaritmo da função de verossimilhança de outro par de variáveis aleatórias (X, Y), ou seja, l(2, Z, W) = h(2) l(2; X, Y) , em que, h(2) < 0, então a estimativa de máxima verossimilhança para o parâmetro 2 obtida com o algoritmo EM será idêntica para quaisquer desses pares de variáveis aleatórias.

A

B

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#Intervalos de Confiança#Inferência Estatística

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