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Deseja-se estimar a proporção θ de itens defeituosos numa grande produção de itens. Suponha que não se tenha informação prévia sobre o valor de θ, de modo que uma densidade a priori Uniforme no intervalo (0, 1) seja usada para θ.
Suponha ainda que uma amostra aleatória simples de tamanho 15 seja obtida (note: são 15 ensaios Bernoulli(θ)) e que 2 itens defeituosos e 13 não defeituosos sejam constatados. Se a função de perda de erro quadrático for usada, a estimativa de Bayes a posteriori para θ é igual a
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I. O objetivo principal da ACP é obter variáveis não correlacionadas que retenham a maior parte da estrutura de variabilidade e correlação, a partir das variáveis originais, por meio de transformações lineares para reduzir a dimensão, medida pelo número de variáveis, da matriz de dados. II. A ACP possibilita a compreensão de aspectos do comportamento dos dados difíceis de serem deduzidos a partir das variáveis originais. III. Em geral, a ACP permite que se usem metodologias de análise univariada.
As afirmativas são, respectivamente,
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Para testar se dois atributos são independentes, 400 indivíduos foram observados e a seguinte tabela de contingências 2x2 foi obtida:

O valor da estatística qui-quadrado usual para esse teste é aproximadamente igual a
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- AmostragemTipos de AmostragemAmostragem aleatória simples
- Estatística DescritivaMedidas de Dispersão
Se X1, X2, ..., Xn é uma amostra aleatória simples de uma densidade exponencial f(x; θ) = θexp{-θx}, x > 0, e se T é um estimador não tendencioso qualquer de θ, então, pela desigualdade de Cramér-Rao, a variância de T é maior ou igual a
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A probabilidade de erro tipo I máxima com esse critério é aproximadamente igual a
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