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Ano: 2023Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TC-DFDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Inferência Estatística | Distribuições de Probabilidade | Teoria das Probabilidades | Estimação Pontual | Variável Aleatória Discreta | Distribuição Binomial
O conjunto de dados {1, 0, 5, 2, 4} é uma amostra retirada aleatoriamente de uma população binomial com parâmetros n e p, em que n representa o número de ensaios independentes de Bernoulli e p denota a probabilidade de sucesso em um ensaio de Bernoulli.
A partir dessas informações, julgue os itens subsequentes, considerando que n e p são parâmetros desconhecidos.
A estimativa pontual do parâmetro n pode ser inferior a 5.
Ano: 2012Banca: FCCOrganização: TRT - 6ª Região (PE)Disciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Geométrica | Estimação Pontual | Distribuições de Probabilidade | Inferência Estatística
Deseja-se obter uma estimativa pontual do parâmetro p da distribuição geométrica P(X = x) = (1 - p) x - 1 p (x = 1, 2, 3, . . . ) sabendo-se que o acontecimento cuja probabilidade é p ocorreu em 5 experiências, pela primeira vez na primeira, terceira, segunda, quarta e segunda, respectivamente. Utilizando o método dos momentos, encontra-se que o valor desta estimativa é
Ano: 2019Banca: VUNESPOrganização: Prefeitura de Campinas - SPDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estimação Pontual | Inferência Estatística
Uma amostra aleatória (X1, X2 ) é extraída, com reposição, de uma população correspondente a uma variável aleatória X normalmente distribuída, com média µ e variância unitária. Dois estimadores não viesados, E1 = 4mX1 + 2nX2 e E2 = 2mX1 – 2nX2, são utilizados para estimar µ. Considerando somente esses 2 estimadores e sabendo que m e n são parâmetros reais, obtém-se que a variância do estimador mais eficiente é igual a
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: EMBRAPADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Inferência Estatística | Estimação Pontual
Acerca de testes estatísticos paramétricos e não paramétricos e de modelagem e simulação com previsão de cenários para suporte à tomada de decisão, julgue o próximo item.
O uso do algoritmo Jackknife para a estimativa de uma média aumenta a variância do valor estimado sem o uso do algoritmo.
Ano: 2016Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TCE-PADisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estimação Pontual | Inferência Estatística
A respeito de uma amostra de tamanho n = 10, com os valores amostrados {0,10, 0,06, 0,10, 0,12, 0,08, 0,10, 0,05, 0,15, 0,14, 0,11}, extraídos de determinada população, julgue o item seguinte.
A estimativa pontual da média a partir dessa amostra é inferior
a 0,09.
Ano: 2010Banca: CESGRANRIOOrganização: ELETROBRASDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Distribuição Exponencial | Métodos de Estimação | Estimação Pontual | Distribuições de Probabilidade | Inferência Estatística
Se os tempos de falha (sem censura) de um dado modo
de falha de uma bomba centrífuga seguem uma distribuição
exponencial, então se estima a sua respectiva taxa de
falha por meio do(a)
Ano: 2025Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TRF - 6ª REGIÃODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estimação Pontual | Inferência Estatística | Teoria das Probabilidades | Propriedades dos Estimadores | Momentos e Função Geradora de Momentos
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 2.X1 é não viesado e não é consistente.
Ano: 2024Banca: FGVOrganização: TCE-GODisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estimação Pontual | Inferência Estatística
Num processo de estimação pontual de um parâmetro θ por umestimador T, avalie se as seguintes propriedades de T sãodesejáveis:
I. T deve ser tendencioso para θ.
II. T deve ter variância pequena.
III. T deve ter o maior erro quadrático médio possível.
Está correto apenas o que se afirma em
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: 2025Banca: FGVOrganização: TCE-RRDisciplina: Estatística e ProbabilidadeTemas: Estimação Pontual | Testes de Hipóteses | Inferência Estatística
Com relação aos conceitos de estimação e testes de hipóteses,
avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para a afirmativa
verdadeira e (F) para a falsa.
( ) A estimativa pontual é obtida por meio de um intervalo de
confiança que contém o valor estimado do parâmetro
populacional com uma certa probabilidade, como 95%.
( ) O erro tipo I ocorre quando rejeitamos a hipótese nula (H0)
quando, na verdade, ela é verdadeira.
( ) No teste de hipóteses, a hipótese alternativa (H1) é aceita
sempre que o valor p-valor é maior que o nível de significância
(α).
As afirmativas são, respectivamente,