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Uma amostra aleatória simples Y1, Y2, ..., Yn, retirada de uma população Bernoulli, é tal que P(Y=y) = θy(1-θ)1-y, para y = 0 ou 1, 0 < θ < 1 e k = 1, 2, ..., n. O objetivo é efetuar inferências acerca do parâmetro θ mediante aplicação de métodos computacionais.
Considerando que para r ≥ 0, θ̂(r) represente a estimativa de θ obtida na r-ésima iteração de um algoritmo de estimação, julgue os seguintes itens.
O método de Monte Carlo via cadeia de Markov (MCMC) pertence à classe de algoritmos de estimação não sequencial, em que θ̂(r) forma um conjunto de valores mutuamente independentes. Excluindo-se o valor inicial θ̂(0), uma estimativa do parâmetro θ é dada por (1/q)Σθ̂(r), na qual q representa um valor suficientemente grande.