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A quantidade, X, de trancamentos de alunos por semestre em uma universidade segue uma distribuição Poisson com parâmetro λ, que é expressa por \(P(X=k) = \frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}\) para k = 0, 1, 2, \dots. Considerando que o estimador de máxima verossimilhança para λ seja denotado \(\hat{\lambda}_{MV}\) e que a universidade perca receita proporcionalmente ao ln(X), julgue os itens subsecutivos.
O estimador de máxima verossimilhança para λ, em uma amostra de tamanho n, é \(\hat{\lambda}_{MV} = ar{X}\), em que \(ar{X} = \frac{X_1 + X_2 + \dots + X_n}{n}\).