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Ano: 2014Banca: FCCOrganização: TRT - 13ª Região (PB)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Teoria das Probabilidades
Suponha que uma variável aleatória X é uniformemente distribuída no intervalo (a , b), em que nem a nem b são conhecidos. Utilizando o método dos momentos, com base em uma amostra de tamanho 10, obtiveram-se os valores 1 e 4 para a e b, respectivamente. O valor do momento de ordem 2, centrado na origem, correspondente aos elementos da amostra é
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: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: BACENDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Variável Aleatória Discreta | Momentos e Função Geradora de Momentos | Teoria das Probabilidades
P (X = 1) = 0,2. 2
Ano: 2016Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TCE-PADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Estatística Descritiva | Teoria das Probabilidades | Medidas de Tendência Central
Texto associado
Se as variáveis aleatórias X e Y seguem distribuições de Bernoulli,
tais que P[X = 1] = P[Y = 0] = 0,9, então
a distribuição de X2 é Bernoulli com média igual a 0,81.
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: 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.
X(n) é o estimador de máxima verossimilhança para θ. Esse estimador é viesado e não é consistente.
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TRF - 6ª REGIÃODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Teoria das Probabilidades | Máxima Verossimilhança | Inferência Estatística | Momentos e Função Geradora de Momentos
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: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: BACENDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Funções de Massa e Densidade de Probabilidade | Teoria das Probabilidades | Momentos e Função Geradora de Momentos | Variável Aleatória Discreta
A média de X é igual a zero.
Ano: 2013Banca: CESGRANRIOOrganização: IBGEDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Teoria das Probabilidades
A variável aleatória X é tal que E(X) = 2 e Var(X) = 4. Seja mx (t) a função geradora de momentos da variável aleatória X, e seja Y uma variável aleatória com função geradora de momentos dada por my (t) = e2[mx(t)-1] .
A média e o desvio padrão da variável aleatória Y valem, respectivamente,
A média e o desvio padrão da variável aleatória Y valem, respectivamente,
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