1201 Q761213
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
O amostrador de Gibbs, um algoritmo sequencial de Monte Carlo, permite simular a distribuição a priori do parâmetro θ, desde que a forma funcional da sua função de densidade, ƒ(θ), seja conhecida.
1202 Q761212
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
1203 Q761211
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
1204 Q761210
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)

Para um estudo sobre a gestão de riscos jurídicos em determinado tribunal, um analista efetuará simulações de Monte Carlo com base em realizações de variáveis aleatórias contínuas Y (exponencial, com média m), U (uniforme no intervalo [0,1]) e Q (qui-quadrado, com k graus de liberdade).

Considerando que Y, U e Q sejam mutuamente independentes, julgue os próximos itens.

1205 Q761209
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)

Para um estudo sobre a gestão de riscos jurídicos em determinado tribunal, um analista efetuará simulações de Monte Carlo com base em realizações de variáveis aleatórias contínuas Y (exponencial, com média m), U (uniforme no intervalo [0,1]) e Q (qui-quadrado, com k graus de liberdade).

Considerando que Y, U e Q sejam mutuamente independentes, julgue os próximos itens.

A transformação  proporciona uma realização da distribuição normal padrão.
1206 Q761208
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)

Para um estudo sobre a gestão de riscos jurídicos em determinado tribunal, um analista efetuará simulações de Monte Carlo com base em realizações de variáveis aleatórias contínuas Y (exponencial, com média m), U (uniforme no intervalo [0,1]) e Q (qui-quadrado, com k graus de liberdade).

Considerando que Y, U e Q sejam mutuamente independentes, julgue os próximos itens.

Realizações G de uma distribuição gama com média 2m podem ser obtidas com base na transformação G = Y - m × ln(U).
1207 Q761207
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)

Para um estudo sobre a gestão de riscos jurídicos em determinado tribunal, um analista efetuará simulações de Monte Carlo com base em realizações de variáveis aleatórias contínuas Y (exponencial, com média m), U (uniforme no intervalo [0,1]) e Q (qui-quadrado, com k graus de liberdade).

Considerando que Y, U e Q sejam mutuamente independentes, julgue os próximos itens.

1208 Q761206
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)

Para um estudo sobre a gestão de riscos jurídicos em determinado tribunal, um analista efetuará simulações de Monte Carlo com base em realizações de variáveis aleatórias contínuas Y (exponencial, com média m), U (uniforme no intervalo [0,1]) e Q (qui-quadrado, com k graus de liberdade).

Considerando que Y, U e Q sejam mutuamente independentes, julgue os próximos itens.

1209 Q761205
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue os itens subsequentes. Na presença de autocorrelação de erros, o estimador mais eficiente da regressão por mínimos quadrados ordinários continua sendo BLUE (best linear unbiased estimator), ou seja, melhor estimador linear não viesado.
1210 Q761204
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
A respeito da autocorrelação dos erros de um modelo de regressão linear, julgue os itens subsequentes. Ocorre autocorrelação dos erros caso os erros da regressão sigam um processo autorregressivo de ordem 1, ou seja, um AR(1).