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O estimador de máxima verossimilhança é \(\hat{a} = \frac{n}{\sum_{i=1}^{n} \ln X_i}\).
X₍₁₎, …, X_((n)) = (X₍₁₎, …, X_((n))) não é uma estatística suficiente para heta .
No ajuste de uma reta de regressão linear simples pelo método dos mínimos quadrados de uma variável Y em uma variável X, o coeficiente de determinação...
Três diferentes metodologias de trabalho – M1, M2 e M3 – propiciam diferentes probabilidades de sucesso na execução de uma tarefa e, do ponto de vista...
O algoritmo random forest é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado em que se agrupam os resultados de várias árvores de decisão de cada...
Pelo método dos mínimos quadrados ordinários, a estimativa da média populacional é igual ou superior a 3,5.
Se Carlos estiver presente na aula ministrada pela professora Paula, a probabilidade de ele aprender o conteúdo abordado é de 80%; se ele estiver ause...
Comparativamente ao processo de amostragem aleatória simples, o processo de amostragem estratificada só aumentará a precisão das estimativas quando ho...
O desvio padrão, importante ferramenta de controle estatístico, permite calcular a variabilidade de um processo, ou seja, se os resultados estão mais ...
Suponha que as variáveis X e Y sejam independentes e que X ~ N(14, 25) e Y ~ N(16, 9). Nessa situação, a variância da diferença X - Y será igual a 34.
Considere que, na universidade A, X1 = 300 e X2 = 50 e que, na universidade B, X1 = 400 e X2 = 60. Nesse caso, a distância euclidiana entre essas univ...