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Ano: 2022Banca: FCCOrganização: TRT - 17ª Região (ES)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Máxima Verossimilhança | Distribuições de Probabilidade | Inferência Estatística | Distribuição Exponencial
Um fabricante de um equipamento admite que o tempo de funcionamento (T) desse equipamento, em horas, sem apresentar
falhas obedece a uma lei exponencial com função densidade dada por f(t) = λe-λt
, se t > 0 e que f(t) = 0, caso contrário.
Utilizando o método da máxima verossimilhança, ele obteve a estimativa pontual do parâmetro λ com base nas informações
obtidas do tem-po de funcionamento de 500 equipamentos selecionados aleatoriamente de sua produção. O quadro abaixo
fornece os resulta-dos obtidos.
ti 1 2 3 4 5 Total
ni 50 50 200 150 50 500
Obs.:
ni é o número de equipamentos que apresentaram falhas
em ti
horas.
A estimativa pontual do parâmetro λ obtida pelo fabricante foi, então, de
Ano: 2024Banca: FGVOrganização: TJ-RRDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Máxima Verossimilhança | Inferência Estatística
A seguinte amostra aleatória simples foi observada de uma distribuição Bernoulli(p):
1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1
Nesse caso, a estimativa de máxima verossimilhança de p é igual a
Ano: 2022Banca: FCCOrganização: TRT - 17ª Região (ES)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Propriedades dos Estimadores | Máxima Verossimilhança | Inferência Estatística
Dois estimadores E1 e E2, não viesados, são utilizados para estimar a média μ de uma população normalmente distribuída
apresentando uma variância unitária. Sejam E1 = mX + (m + n)Y − Z e E2 = mX + (m − n)Y − nZ os dois estimadores em que m e
n são parâmetros reais e (X, Y, Z) uma amostra aleatória de tamanho 3 extraída da população, com reposição. A variância (V)
do estimador mais eficiente, entre E1 e E2, é tal que
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: BACENDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Máxima Verossimilhança | Inferência Estatística
Texto associado
Supondo que os valores 3, 0, 0, 1, 4 constituam uma realização de uma amostra aleatória simples de tamanho n igual a 5 retirada de uma população com função de probabilidade P(X = x) =
na qual > 0 denota o parâmetro a ser estimado e x ∈ {0, 1, 2, … }, julgue o seguinte item.
A estimativa de máxima verossimilhança da probabilidade P(X = 0) é igual à frequência relativa de zeros na amostra,
ou seja, 2/5.
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ANATELDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Máxima Verossimilhança | Inferência Estatística
Texto associado
Os valores 2, 3, 1, 0, 2 constituem uma amostra aleatória
simples de tamanho 5 retirada de uma distribuição discreta W, na
qual
P(W = w) = p(1-p)w, com w ∈ { 0, 1, 2, … }, sendo p um
parâmetro que denota uma probabilidade.
Com base nas informações precedentes e no método de estimação por máxima verossimilhança, julgue o próximo item.
Pelo método da máxima verossimilhança, a estimativa da
média de W é igual a 8/5 .
Ano: 2021Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: SEFAZ-CEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Máxima Verossimilhança | Inferência Estatística
Texto associado
Uma amostra aleatória simples de tamanho igual a 4 foi
retirada de uma população exponencial cuja função de densidade
de probabilidade é dada por
f(x) = A e-Ax,
para x ≥ 0, em que A > 0 é o parâmetro desconhecido.
0,5 1,0 0,8 9,7
Com base nos valores mostrados no quadro anterior, que
constituem uma realização dessa amostra aleatória simples,
julgue o item a seguir.
Pelo critério da máxima verossimilhança, a estimativa do
parâmetro A é igual a 3.
Ano: 2021Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: SEFAZ-CEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Máxima Verossimilhança | Inferência Estatística
Texto associado
Uma amostra aleatória simples de tamanho igual a 4 foi
retirada de uma população exponencial cuja função de densidade
de probabilidade é dada por
f(x) = A e-Ax,
para x ≥ 0, em que A > 0 é o parâmetro desconhecido.
0,5 1,0 0,8 9,7
Com base nos valores mostrados no quadro anterior, que
constituem uma realização dessa amostra aleatória simples,
julgue o item a seguir.
A estimativa de máxima verossimilhança para o desvio
padrão populacional é igual a 3.
Ano: 2010Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: MSDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Máxima Verossimilhança | Inferência Estatística
Em uma campanha de vacinação, 1.000 empregados de uma
grande indústria receberam a vacina contra gripe. Destes, 100
apresentaram alguma reação alérgica de baixa intensidade. A esse
respeito, julgue o próximo item.
A estimativa de máxima verossimilhança para a raiz quadrada do número médio de empregados da indústria com reação alérgica à vacina é superior a 9.
Ano: 2010Banca: CESGRANRIOOrganização: BACENDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Intervalos de Confiança | Máxima Verossimilhança | Inferência Estatística
De uma população infinita X, com distribuição normal, com média µ e variância 9, extraiu-se, aleatoriamente, a seguinte amostra de 4 elementos: {x: 1,2; 3,4; 0,6; 5,6}. Com base no estimador de máxima verossimilhança de µ, para um grau de significância de α, estimou-se o intervalo de confiança para a média em [-0,24; 5,64]. Da mesma população, extraiu-se uma amostra 100 vezes maior que a anterior e verificou-se que, para essa nova amostra, a estimativa da média amostral era igual à obtida com a primeira amostra. Com o mesmo grau de significância α, o intervalo de confiança estimado, com base na nova amostra, foi
Ano: 2024Banca: Instituto AccessOrganização: BanestesDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Máxima Verossimilhança | Inferência Estatística
É uma técnica que busca localizar os valores dos parâmetros que ampliam a função de verossimilhança, que mede a probabilidade dos dados pesquisados dado o modelo. Esse método é amplamente utilizado e pode ser aplicado a diversos tipos de modelos, como regressão linear, modelos lineares generalizados e outros. Esse conceito refere-se a: