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Deseja-se testar H0: μ ≥ 50 versus H1: μ < 50 em que μ é a média populacional de uma variável aleatória contínua suposta normalmente distribuída com variância conhecida σ2 = 100.
Se uma amostra aleatória simples de tamanho n = 36 for obtida, e se \( \overline{x} \) é o valor observado da média amostral, então o critério uniformemente mais poderoso de tamanho α = 5% rejeitará H0 se
Se uma amostra aleatória simples de tamanho n = 36 for obtida, e se \( \overline{x} \) é o valor observado da média amostral, então o critério uniformemente mais poderoso de tamanho α = 5% rejeitará H0 se
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Se uma amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn, de tamanho n, for obtida de uma densidade exponencial com parâmetro \(θ\), e se é a média amostral, então \(\overline{X}\) tem distribuição
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Considere uma amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn, de tamanho n, e as seguintes afirmativas acerca da estimação por máxima verossimilhança.
I. Se a variável aleatória populacional tem distribuição Bernoulli parâmetro p, o estimador de máxima verossimilhança de p é a média amostral.
II. Se a variável aleatória populacional tem distribuição exponencial parâmetro λ, o estimador de máxima verossimilhança de λ é a média amostral.
III. Se a variável aleatória populacional tem distribuição Poissonparâmetro λ, o estimador de máxima verossimilhança de λ é a média amostral.
Está correto o que se afirma em
I. Se a variável aleatória populacional tem distribuição Bernoulli parâmetro p, o estimador de máxima verossimilhança de p é a média amostral.
II. Se a variável aleatória populacional tem distribuição exponencial parâmetro λ, o estimador de máxima verossimilhança de λ é a média amostral.
III. Se a variável aleatória populacional tem distribuição Poissonparâmetro λ, o estimador de máxima verossimilhança de λ é a média amostral.
Está correto o que se afirma em
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Uma amostra aleatória simples de tamanho 25 de uma densidade normalmente distribuída com média μ e variância δ2 desconhecidas foi obtida e mostrou os seguintes resultados:
\(\bar{x} = 25,8 \text{ e } \sum_{i=1}^{25} (x_i - \bar{x})^2 = 216\)
Um intervalo de 99% de confiança para μ será então dadoaproximadamente por
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Se X1, X2, ..., Xn é uma amostra aleatória simples de tamanho n de uma função de densidade de probabilidade f com função de distribuição acumulada F e se Y1 ≤ Y2 ≤ ... ≤ Yn são as estatísticas de ordem correspondentes, então a função de densidade de probabilidade da α-ésima estatística de ordem será dada por
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Uma variável aleatória X tem função geradora de momentos dada por mX(t, θ) = θ/ (θ - t), t < θ.
Nesse caso, X tem distribuição
Nesse caso, X tem distribuição
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Em uma população, 10% das pessoas têm problemas auditivos.
Se 144 pessoas dessa população forem aleatoriamente sorteadas para compor uma amostra aleatória simples, então a probabilidade de que ao menos 20 tenham problemas auditivos é aproximadamente igual a
Se 144 pessoas dessa população forem aleatoriamente sorteadas para compor uma amostra aleatória simples, então a probabilidade de que ao menos 20 tenham problemas auditivos é aproximadamente igual a
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Suponha que os diâmetros com que determinadas esferas sejam
produzidas num processo industrial sejam normalmente
distribuídas com média de 10 mm e desvio padrão de 0,2 mm.
Nesse caso, a probabilidade de que uma esfera tenha diâmetro menor do que 10,3 mm é aproximadamente igual a
Nesse caso, a probabilidade de que uma esfera tenha diâmetro menor do que 10,3 mm é aproximadamente igual a
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Suponha que o número de ocorrências de certo fenômeno ocorra
no tempo de acordo com um processo Poisson com uma taxa de
ocorrência média v por unidade de tempo.
Nesse caso, se T é o intervalo de tempo entre duas ocorrências sucessivas, então T tem distribuição
Nesse caso, se T é o intervalo de tempo entre duas ocorrências sucessivas, então T tem distribuição
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Em uma população muito grande, 20% das pessoas torcem pelo
Flamengo.
Se quatro pessoas dessa população forem sorteadas ao acaso, a probabilidade de que ao menos duas torçam pelo Flamengo é aproximadamente igual a
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