Acerca da estatística em que e X₁,X₂, ..., X_n representa uma amostra aleatória simples retirada de uma distribuição normal, com média 3 e variância igual a 4, julgue o item a seguir.

A distribuição amostral da estatística é qui-quadrado, com n - 1 graus de liberdade.

Acerca da estatística em que e X₁,X₂, ..., X_n representa uma amostra aleatória simples retirada de uma distribuição normal, com média 3 e variância igual a 4, julgue o item a seguir.

A razão define a distribuição t de Student, com n - 1 graus de liberdade.

Acerca da estatística em que e X₁,X₂, ..., X_n representa uma amostra aleatória simples retirada de uma distribuição normal, com média 3 e variância igual a 4, julgue o item a seguir.

Q2 e são independentes.

Determinado estudo sobre a distribuição X das flutuações das intensidades de sinais registrados em receptor móvel considerou a função de probabilidade acumulada na forma em que V representa um parâmetro desconhecido e 0 < x ≤ V. Com base em amostra aleatória simples, de tamanho 20, foram obtidas as seguintes estatísticas descritivas acerca da distribuição X: média amostral = 5; mediana amostral = 6; máximo = 7.

Considerando essas informações, julgue o próximo item.

A estimativa de máxima verossimilhança do parâmetro V é superior a 6,8.

Determinado estudo sobre a distribuição X das flutuações das intensidades de sinais registrados em receptor móvel considerou a função de probabilidade acumulada na forma em que V representa um parâmetro desconhecido e 0 < x ≤ V. Com base em amostra aleatória simples, de tamanho 20, foram obtidas as seguintes estatísticas descritivas acerca da distribuição X: média amostral = 5; mediana amostral = 6; máximo = 7.

Considerando essas informações, julgue o próximo item.

A estimativa de máxima verossimilhança da variância da distribuição X é igual a 147/80 .

Determinado estudo sobre a distribuição X das flutuações das intensidades de sinais registrados em receptor móvel considerou a função de probabilidade acumulada na forma em que V representa um parâmetro desconhecido e 0 < x ≤ V. Com base em amostra aleatória simples, de tamanho 20, foram obtidas as seguintes estatísticas descritivas acerca da distribuição X: média amostral = 5; mediana amostral = 6; máximo = 7.

Considerando essas informações, julgue o próximo item.

Com base na média amostral, é correto afirmar que a estimativa de momentos do parâmetro V está entre 6,5 e 6,8.

De uma grande população X, será retirada, aleatoriamente, uma amostra simples de tamanho n para que seja estimada a taxa média m de satisfação do cliente. Considerando que a variância dessa população seja igual a 5 e que a média amostral seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.

De acordo com a lei forte dos grandes números, quase certamente, a média amostral converge para o valor m, desde que n seja finito e suficientemente grande.

De uma grande população X, será retirada, aleatoriamente, uma amostra simples de tamanho n para que seja estimada a taxa média m de satisfação do cliente. Considerando que a variância dessa população seja igual a 5 e que a média amostral seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.

Para garantir a convergência em probabilidade da média amostral para a taxa média m, a população pesquisada deverá ser, necessariamente, gaussiana ou normal.

De uma grande população X, será retirada, aleatoriamente, uma amostra simples de tamanho n para que seja estimada a taxa média m de satisfação do cliente. Considerando que a variância dessa população seja igual a 5 e que a média amostral seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.

Segundo a lei fraca dos grandes números, para qualquer amostra de tamanho superior a 100, tem-se que.

De uma grande população X, será retirada, aleatoriamente, uma amostra simples de tamanho n para que seja estimada a taxa média m de satisfação do cliente. Considerando que a variância dessa população seja igual a 5 e que a média amostral seja o estimador não tendencioso da taxa m, julgue o item a seguir.

De acordo com o teorema limite central, o erro de estimação ε = - m converge em distribuição para a normal, com média zero e variância 5.