Uma amostra aleatória simples X₁, X₂,..., X_n será obtida de uma densidade dada por f(x) = \( \theta \)e^{-\( \theta \)x}, se x > 0, \( \theta \) > 0, f(x) = 0, nos demais casos.

O estimador de máxima verossimilhança de \( \theta \) é dado por

Uma amostra aleatória simples de tamanho 100 foi obtida para estimar uma proporção p populacional de indivíduos que apresentam uma característica A. Como resultado, 36 indivíduos amostrais apresentaram a característica A.

Lembre-se que de, se Z tem distribuição normal padrão, então P [ Z < 1.96 ] = 0,975. Usando a estimativa de p no lugar do valor desconhecido, um intervalo de 95% de confiança para p será dado aproximadamente por

Uma amostra aleatória simples x1, x2,..., x25, de tamanho 25 foi obtida de uma variável populacional normalmente distribuída com média \( \mu \) desconhecida e variância \( \sigma \)² = 100. A média amostral obtida foi \( \overline{x} \)= 60.

Lembre-se de que, se Z tem distribuição normal padrão, então P [ Z < 1.96 ] = 0,975.

Um intervalo de 95% de confiança para \( \mu \) será então dado por

Se Z₁, Z₂, ... Z_n são n variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas N(0, 1), então a variável\( \sum_{i=1}^nZ_1^2 \) tem distribuição

Considere uma variável aleatória contínua X com função de densidade de probabilidade dada por

f(x) = Kx², se 0 < x < 3,

f(x) = 0, nos demais casos,

sendo k constante.

A média de X é igual a

Numa população, 10% das pessoas sofrem de uma certa doença W.

Se uma amostra aleatória simples de tamanho 4 dessa população for observada, a probabilidade de que duas ou mais sofram da doença W é aproximadamente igual a

A covariância entre X e Y é igual a

O produto entre as médias de X e Y vale

A probabilidade condicional P[ X = 1 | Y = 2] é igual a

Uma amostra x₁, x₂,..., x₂₀, de tamanho 20, foi observada e forneceu os seguintes valores:

\( \sum_{i=1}^{20}x_i=54,0 \)

\( \sum_{i=1}^{20}x_i^2=221,8 \)

O coeficiente de variação é então aproximadamente igual a