Diferenças entre edições de "Propriedade de invariância dos estimadores de MV - distribuição beta"
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onde \( \theta \) é um parâmetro positivo desconhecido. Determine a estimativa de máxima verosimilhança de \( E(X)= \)\(\frac{\theta}{\theta+1}\) baseada na amostra \( ( \)\(0.889\),\(0.688\),\(0.896\),\(0.964\),\(0.707\)\() \) proveniente da população \(X\). | onde \( \theta \) é um parâmetro positivo desconhecido. Determine a estimativa de máxima verosimilhança de \( E(X)= \)\(\frac{\theta}{\theta+1}\) baseada na amostra \( ( \)\(0.889\),\(0.688\),\(0.896\),\(0.964\),\(0.707\)\() \) proveniente da população \(X\). | ||
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Edição atual desde as 19h09min de 9 de novembro de 2017
Metadata
- CONTEXTO : Primeiro ciclo universitário
- AREA: Matemática
- DISCIPLINA: Probabilidades e Estatística
- ANO: 2
- LINGUA: pt
- AUTOR: Equipa de Probabilidades e Estatística
- MATERIA PRINCIPAL: Amostragem e estimação pontual
- DESCRICAO: Propriedade de invariância dos estimadores de MV - distribuição beta
- DIFICULDADE: *
- TEMPO MEDIO DE RESOLUCAO: 10 min
- TEMPO MAXIMO DE RESOLUCAO: 15 min
- PALAVRAS CHAVE: função de verosimilhança, estimativa de máxima verosimilhança, propriedade de invariância, distribuição beta
Admita que a proporção de um ingrediente em determinado produto alimentar é representada pela variável aleatória \(X\) com função de densidade de probabilidade \( f_{X}(x)=\) \(\begin{cases}\theta x^{\theta-1}&0<x<1\\0&\text{caso contrário}\end{cases}\)
onde \( \theta \) é um parâmetro positivo desconhecido. Determine a estimativa de máxima verosimilhança de \( E(X)= \)\(\frac{\theta}{\theta+1}\) baseada na amostra \( ( \)\(0.889\),\(0.688\),\(0.896\),\(0.964\),\(0.707\)\() \) proveniente da população \(X\). Preencha a caixa abaixo com o resultado obtido com, pelo menos, três casas decimais.
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Se deseja obter o código fonte que gera os exercícios contacte miguel.dziergwa@ist.utl.pt