Considerando que o passeio aleatório simples seja dado por \S_n\_(n ≥ 1) , em que S_n = ∑_(i=1)ⁿ X_i , P(X_i = 1) = p , ...

Em uma pesquisa de clima organizacional, o setor de recursos humanos de certa empresa utilizou um software de sorteio aleatório para selecionar 200 fu...

Uma amostra aleatória simples foi retirada de uma população normal com média μ e desvio padrão σ, ambos parâmetros desconhecidos. Sabe-se que 38 ± 3 r...

Considere que os tempos de espera X e de atendimento Y, ambos em minutos, para determinado serviço ambulatorial se relacionem como Y = 2X – 1. Se o de...

Quanto mais próximo de -1 estiver o coeficiente de correlação de Pearson entre duas variáveis, menos indicada será a aplicação do método de mínimos qu...

À medida que o tamanho da amostra aumenta, a média arX converge quase certamente para uma distribuição normal padrão.

O coeficiente de correlação linear de Pearson é inferior a 0,8.

A função de log-verossimilhança para a estimação do parâmetro α é ln f(x) = n ln α + α/2 ∑_(i=1)ⁿ x_(i) - α/2 ∑_(i=1)ⁿ x_(i) .

Com respeito ao modelo em questão, a soma dos quadrados dos erros corresponde a 36% da variação total da variável y.

A distribuição amostral da estatística arX = ∑_(k=1)ⁿ X_k/n é Normal com média μ e desvio padrão σ/n .

P(T > 16) = exp(– 2a).