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Julgue os itens subsequentes, no que se refere a intervalos de confiança e à credibilidade de um parâmetro.
Um intervalo de credibilidade é baseado em informações prévias.
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Julgue os itens subsequentes, no que se refere a intervalos de confiança e à credibilidade de um parâmetro.
A situação ideal na construção de intervalos de confiança é a obtenção de intervalos amplos que apresentem alta probabilidade de conter o parâmetro populacional.
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Julgue os itens subsequentes, no que se refere a intervalos de confiança e à credibilidade de um parâmetro.
Dada uma amostra, vários intervalos de confiança podem ser construídos.
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Julgue os itens subsequentes, no que se refere a intervalos de confiança e à credibilidade de um parâmetro.
Um intervalo de confiança permite a aproximação do parâmetro populacional por meio de intervalos.
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Julgue os itens subsequentes, no que se refere a intervalos de confiança e à credibilidade de um parâmetro.
O intervalo de confiança não permite medir a magnitude de erro (ou erro de precisão) com relação ao parâmetro populacional.
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Acerca de estimadores pontuais, julgue os itens a seguir.
O estimador pontual da média populacional é dado pela média aritmética da amostra.
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Acerca de estimadores pontuais, julgue os itens a seguir.
Para cada parâmetro populacional, há um único estimador pontual.
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Acerca de estimadores pontuais, julgue os itens a seguir.
Um estimador pontual consistente aproxima-se do parâmetro populacional quando o tamanho da amostra cresce.
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Acerca de estimadores pontuais, julgue os itens a seguir.
O método dos momentos e o método da máxima verossimilhança fornecem os mesmos estimadores.
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Julgue os próximos itens, considerando que a distribuição condicional Y|R = r segue uma distribuição gama com parâmetro de forma r e parâmetro de escala 1, e supondo que R segue uma distribuição geométrica com probabilidade de sucesso 0,5, tal que r ∈ {1, 2, 3, ... }.
A distribuição do par (Y,R) pode ser representada por uma função de densidade absolutamente contínua f(y, r), na qual (y, r) representa um ponto do suporte da distribuição de (Y, R).
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