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Ano: 2013Banca: FCCOrganização: TRT - 5ª Região (BA) Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Teoria das Probabilidades
Considere uma variável aleatória X uniformemente distribuída no intervalo (m, n) em que nem m e nem n são conhecidos. Com
base em uma amostra aleatória de tamanho 10 obteve-se que os valores do primeiro e do segundo momentos da amostra
foram, respectivamente, 1,00 e 1,12. Aplicando o método dos momentos, tem-se que as estimativas de m e n são, respectivamente,
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TRF - 6ª REGIÃODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Teoria das Probabilidades | Máxima Verossimilhança | Inferência Estatística
Texto associado
Uma população de variáveis aleatórias independentes e
identicamente distribuídas segue a distribuição uniforme
Xi ~ Uniforme[0, θ] no intervalo [0, θ], em que f(x) = 1/ θ para
0 ≤ x ≤ θ e f(x) = 0, caso contrário. Uma amostra de tamanho
n será retirada dessa população, sendo X(i) a i-ésima estatística de
ordem da amostra.
Tendo como referência essas informações, julgue o item que se segue.
O estimador do método de momentos para θ é duas vezes a média amostral. Esse estimador é não viesado e não é consistente.
Ano: 2011Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: STMDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Teoria das Probabilidades
Texto associado
A respeito de estimadores, julgue os itens a seguir.
Qualquer estimador obtido pelo método dos momentos é uma função de estatística suficiente.
Ano: 2015Banca: FCCOrganização: TRT - 3ª Região (MG)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Teoria das Probabilidades
Seja X uma variável aleatória uniformemente distribuída no intervalo (m , n) em que m e n são desconhecidos. Utiliza-se o método dos momentos para encontrar os estimadores para m e n (mˆ e nˆ , respectivamente). De uma amostra aleatória da respectiva população de tamanho 8, obteve-se uma média amostral igual a 6 e o momento de segunda ordem igual a 37,6875.
Com base nos resultados desta amostra, encontra-se que o resultado da divisão de mˆ por nˆ apresenta um valor igual a
Ano: 2015Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TelebrasDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Teoria das Probabilidades | Momentos e Função Geradora de Momentos
Um vendedor de certo tipo de equipamento de telecomunicações
pode visitar, em um dia, um ou dois clientes, com probabilidades
de 1/3 e 2/3, respectivamente. De cada contato pode resultar a venda
de um equipamento por R$ 50.000, com probabilidade de 1/10,
ou nenhuma venda, com probabilidade de 9/10. Considerando que
V seja a variável aleatória que indica o valor total de vendas diárias
desse vendedor, em milhares de reais, julgue o item que
se segue.
O numeral 2 é um elemento do domínio da função de probabilidade de V, e indica o fechamento de duas vendas.
O numeral 2 é um elemento do domínio da função de probabilidade de V, e indica o fechamento de duas vendas.
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: BACENDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Variável Aleatória Discreta | Teoria das Probabilidades | Funções de Massa e Densidade de Probabilidade | Momentos e Função Geradora de Momentos
A média de X é igual a zero.
Ano: 2012Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TJ-RODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Teoria das Probabilidades
Na sequência {X1, X2, ..., Xn}, de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas, cada variável possui a função geradora de momentos na forma ψ(t) = pet + 1 ! p, para 0 < p <1. Com base nessas informações, assinale a opção correta.
Ano: 2016Banca: FCCOrganização: TRT - 20ª REGIÃO (SE)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Teoria das Probabilidades
Considere as seguintes afirmações:
I. Se X uma variável aleatória com função geradora de momentos Mx, então a função geradora de momentos da variável
aleatória Y = =2X + 3 é dada por My (t) = e2t Mx (3t).
II. Sabe-se que X e Y são variáveis aleatórias independentes, com funções geradoras de momentos Mx e My, respectivamente.
Nessas condições, a função geradora de momentos da variável aleatória U = X + Y é dada por
MU (t) = Mx (t) My (t).
III. Se a variável aleatória X tem função geradora de momentos Mx (t) = (0,2et + 0,8)5, então a variável aleatória Y = 4X+1
tem variância igual a 12,8.
IV. Duas variáveis aleatórias que possuem a mesma função geradora de momentos, em todos os pontos onde estão
definidas, não têm necessariamente a mesma distribuição de probabilidade.
Está correto o que se afirma APENAS em
Ano: 2023Banca: FGVOrganização: SEFAZ-MTDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Estatística Descritiva | Teoria das Probabilidades
Uma variável aleatória X tem média igual a 2,0 e variância igual a 4,0.
Se Y = 2X + 5 é uma nova variável aleatória, obtida a partir de X, então a soma dos valores da média e da variância de Y é igual a
Ano: 2014Banca: FCCOrganização: TRT - 19ª Região (AL)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Teoria das Probabilidades
A função geratriz de momentos da variável aleatória X é dada por Mx( t ) = pe t / 1 - qe t, onde p é o parâmetro do modelo, p + q = 1 e 0 < qe t< 1. Seja a variável aleatória Y = X - 1. A esperança de Y é igual a