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Ano: 2013Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: ANTTDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Teoria das Probabilidades
Considere que a função geradora de momentos de uma variável aleatória discreta X seja dada pela relação MX(q) = (0,8 + 0,2eq)2, em que q ∈ ℜ. Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
A probabilidade de ocorrência do evento [X = 0] é igual a 0,64.
A probabilidade de ocorrência do evento [X = 0] é igual a 0,64.
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: 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: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TRF - 6ª REGIÃODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Propriedades dos Estimadores | Estimação Pontual | 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) ∗ (1 + 1/n) é o estimador não viesado de variância mínima para θ.
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: 2014Banca: FCCOrganização: TRT - 19ª Região (AL)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Teoria das Probabilidades | Momentos e Função Geradora de Momentos
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
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: BACENDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Teoria das Probabilidades | Variável Aleatória Discreta
P (X = 1) = 0,2. 2
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: 2013Banca: FUMARCOrganização: PC-MGDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Distribuição Exponencial | Teoria das Probabilidades | Distribuições de Probabilidade
Considere uma variável aleatória que tem distribuição exponencial com média 10. Nessas condições, sua função geradora de momentos é dada por:
Ano: 2012Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TJ-RODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Teoria das Probabilidades
X é uma variável aleatória cuja função geradora de momentos é dada por ψ(t)=exp [ μt + (σt)²⁄2 ], em que µ e s são, respectivamente, a média e o desvio padrão de X. Considerando que {X1, X2, ..., X10} é uma sequência de cópias independentes de X, assinale a opção correta.