Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 75 a 85.

Para comparar duas médias amostrais que sigam distribuição normal, se as variâncias populacionais forem desconhecidas, é usual a aplicação do chamado teste t-Student. A distribuição amostral desse teste é parametrizada pelo número de graus de liberdade da estatística do teste. Esse número depende do fato de as variâncias populacionais entre as duas populações comparadas serem iguais ou diferentes.

Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 75 a 85.

O intervalo de confiança para a proporção p, com base em uma amostra aleatória simples retirada da distribuição de Bernoulli, pode ser construído usando-se a aproximação da binomial pela normal. Como a média e a variância dependem desse parâmetro desconhecido p, esse intervalo poderá ser construído pelo método conservativo (usando-se o máximo valor permitido para a variância populacional) ou pelo não conservativo (usando-se a estimativa de máxima verossimilhança para a variância populacional). No caso conservativo, a amplitude do intervalo de confiança será menor que a amplitude do intervalo não conservativo somente se o verdadeiro valor do parâmetr... Ver mais

Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 75 a 85.

Se Q(X; θ) for uma quantidade pivotal para θ, então E(Q(X; θ)) = θ.

Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 75 a 85.

Se Q(X; θ) for uma quantidade pivotal para θ, então o intervalo de confiança para θ poderá ser definido por P(!φ ≤ Q(X; θ) ≤ φ) = 1 − " somente se a distribuição de X for simétrica em torno de zero.

Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 75 a 85.

Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 75 a 85.

Com relação a uma amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn, retirada de uma distribuição exponencial com média λ–1, a estatística T(x) = 3xi será suficiente para a estimação de λ–1.

Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 75 a 85.

Acerca de inferência estatística, julgue os itens de 75 a 85.

Suponha que o estimador para um parâmetro de certa distribuição X seja , em que X1, X2, ..., Xn Π seja uma i= n i X 1 amostra aleatória simples retirada dessa distribuição X. Nesse caso, o estimador de Bayes com relação à perda quadrática será uma função de Π .

Julgue os itens subsequentes, relativos à família exponencial de distribuições.

Para todo ponto viável  é uma direção de descida máxima.