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Ano: 2015Banca: VUNESPOrganização: TJ-SPDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Teoria das Probabilidades | Distribuição Normal | Distribuições de Probabilidade
Para estimar a média e a variância utilizando estima- dores de momentos, dada uma amostra de n elementos de uma distribuição normal, N( µ ; σ2 ), a partir de uma amostra de n elementos extraídos da população, x = (x1 ; x2 ;...xn ), assinale a alternativa que contém a afirmação verdadeira.
Ano: 2015Banca: FCCOrganização: TRE-RRDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Teoria das Probabilidades
Sabe-se que a função geratriz de momentos da variável aleatória X é dada por [0,1et
+ 0,9]12 . Nestas condições, a variância da
variável aleatória Y = −2X + 3 é igual a
Ano: 2014Banca: FCCOrganização: TRT - 13ª Região (PB)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Teoria das Probabilidades
A função geratriz de momentos da variável aleatória X tem a forma: M(t) = (0,2 + 0,8et ) 10 .
Nessas condições, a média da variável aleatória Y = 0,5X + 2 é igual a
Nessas condições, a média da variável aleatória Y = 0,5X + 2 é igual a
Ano: 2023Banca: FGVOrganização: SEFAZ-MTDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Teoria das Probabilidades | Estatística Descritiva | Momentos e Função Geradora de Momentos
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: 2012Banca: FCCOrganização: TRF - 2ª REGIÃODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Teoria das Probabilidades
A função geratriz de momentos da variável aleatória X tem a forma: M (t) = ( 0,4 e t + 0,6 ) Nessas condições, a média da variável aleatória Y = 5X - 3 é igual a
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: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: BACENDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Variável Aleatória Discreta | Teoria das Probabilidades
P (X = 1) = 0,2. 2
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TRF - 6ª REGIÃODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Teoria das Probabilidades | Máxima Verossimilhança | Inferência Estatística
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: Momentos e Função Geradora de Momentos | Propriedades dos Estimadores | Estimação Pontual | Teoria das Probabilidades | Máxima Verossimilhança | Inferência Estatística
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: 2013Banca: FCCOrganização: TRT - 12ª Região (SC)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Momentos e Função Geradora de Momentos | Teoria das Probabilidades | Distribuição Normal | Distribuições de Probabilidade
Atenção: Para responder a questão use, dentre as informações dadas a seguir, a que julgar apropriada.
Se Z tem distribuição normal padrão, então:
P(Z < 0,6) = 0,73, P(Z < 0,68) = 0,75, P(Z < 1) = 0,84, P(Z < 1,64) = 0,95.
O diâmetro de certo anel industrial é uma variável aleatória com distribuição normal com média 15 cm e primeiro quartil igual a
11,6 cm. Se o diâmetro do anel diferir da média em mais de 3 cm, ele é vendido por R$ 100,00, caso contrário é vendido por
R$ 200,00. O preço médio de venda do anel é, em reais, igual a