2161 Q761214
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
O método HPD (high probability density) é um algoritmo que proporciona um intervalo de confiança clássico (frequentista) para o parâmetro θ.
2162 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.
2163 Q761212
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
2164 Q761211
Estatística
Ano: 2018
Banca: Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE)
2165 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.

2166 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.
2167 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).
2168 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.

2169 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.

2170 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.