Seja o modelo linear de análise de covariância Yi = α + βDi + γXi + εi referente a um determinado ramo de atividade. Yi representa o salário anual de um empregado i, Xi é o número de anos de experiência do empregado i e εi é o erro aleatório com as respectivas hipóteses da correspondente regressão (α, β e γ são parâmetros desconhecidos). Com relação a este modelo, dado que Di = 1 se o empregado i for homem e Di = 0 se o empregado i for mulher, pode-se afirmar que

Deseja-se obter uma estimativa pontual do parâmetro p da distribuição geométrica P(X = x) = (1 − p)x − 1p (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

Considere uma amostra aleatória (X, Y, Z), com reposição, extraída de uma população normal com média μ e variância 1. Considere também os 3 estimadores não viesados de μ , com m, n e p sendo parâmetros reais:

E1 = mX − 2nY − pZ

E2 = 2mX + nY − 4pZ

E3 = mX − 8nY + pZ

Entre os 3 estimadores, o mais eficiente apresenta uma variância igual a

Considere um estimador T de um parâmetro θ de uma população. Se E(T) = θ, então T é um estimador

Um analista efetuou uma pesquisa sobre o perfil do menor infrator. Para cada menor observado na amostra, foram observadas 15 medidas supostamente gaussianas. O analista deseja classificar as unidades amostrais em grupos, de modo que as pessoas que pertencem a um mesmo grupo tenham, estatisticamente, um tipo de similaridade com base nas 15 medidas consideradas. Com base nessas informações, é correto afirmar que a técnica multivariada apropriada para a finalidade desejada pelo analista é a análise

Com relação a acurácia e precisão, é correto afirmar que o estimador ENVUMV (estimador não viciado uniformemente de mínima variância)