Principais teoremas de probabilidade
Estude Principais teoremas de probabilidade dentro de Estatística com itens e questões da ANPEC. Esta página reúne a navegação por taxonomia e direciona para a prática filtrada no banco de questões.
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Assuntos relacionados
Itens recentes neste recorte
Questão 05 · Item 0
Mesmo se as variáveis aleatórias X_1,X_2,\ldots,X_n não fossem normalmente distribuídas, teríamos plim(\bar X)=\mu_X .
Abrir itemQuestão 05 · Item 1
Defina \omega=h(\mu_X) , onde h(\mu_X)=a+b\mu_X , sendo a e b constantes positivas. Definindo H=a+b\bar{X} como estimador para \omega , temos \operatorname{plim}(H)=a+b\mu_X .
Abrir itemQuestão 05 · Item 2
Sejam T_1,T_2,\ldots,T_n variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas com média \mu_T e variância \sigma_T^2 , onde \mu_T\gt 0 e \sigma_T^2\lt\infty . Se \mu_T\gt\mu_X , então: \operatorname{plim}\left(\frac{\bar{X}}{\bar{T}}\right)=0 , on…
Abrir itemQuestão 05 · Item 3
Sejam Y_1,Y_2,\ldots,Y_n variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas com média \mu_Y e variância \sigma_Y^2 , onde \sigma_Y^2\lt\infty . Então, \operatorname{plim}(\bar{X}+\bar{Y})=\mu_X+\mu_Y , onde \bar{Y}=\frac{\sum_{i=1}^n Y_i}{n} .
Abrir itemQuestão 05 · Item 4
Sejam Z_1,Z_2,\ldots,Z_n variáveis aleatórias independentes com distribuição de Bernoulli com parâmetro p , onde 0\lt p\lt 1 . Definindo \bar{Z}=\frac{\sum_{i=1}^n Z_i}{n} , podemos dizer que a variância de \bar{Z} se apr…
Abrir itemQuestão 07 · Item 1
Pela Lei dos Grandes Números: \lim_{n\to\infty}\operatorname{Prob}\left(\left|\frac{k}{n}-p\right|\lt\varepsilon\right)=1 para todo \varepsilon\gt 0 .
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