Analise as afirmativas a seguir, sobre estimação pontual e intervalar:
I. Chama-se Erro Quadrático Médio (EQM) o valor EQM=E(T-β)2, que, por sua vez, pode ser escrito como EQM=V(T)+Viés(T), sendo V a variância e T um estimador para β.
II. Conforme os conceitos da inferência clássica e fazendo uso do Teorema Central do Limite, a média amostral de uma população com média μ e variância σ converge para uma distribuição N[μ,!$ { \large o^2 \over n} !$ ]. Daí que um Intervalo de Confiança (IC) de 95% para μ pode ser dado por [ !$ \bar{x} !$-1,96 !$ { \large o \over \sqrt n} !$<!$ \bar{x} !$+1,96!$ { \large o \over \sqrt n} !$]. Pode-se afirmar, então, que a probabilidade de que a variável aleatória μ esteja entre os limites descritos é de 95%.
III. Seja uma população exponencial (α) descrita por f(x|α)= α exp(-αx), para x>0, α>0 e 0 caso contrário. Logo, o Estimador de Máxima Verossimilhança (EMV) para α é a média amostral !$ \bar{x} !$
É CORRETO o que se afirma em
