Considerando uma sequência de lançamentos de Bernoulli, julgue
o item subsecutivo.
As distribuições binomial, geométrica, binomial negativa, Poisson e normal podem ser definidas em função de lançamentos independentes de Bernoulli com parâmetro p constante, em que 0 < p < 1.
Deseja-se obter uma estimativa pontual do parâmetro p da distribuição geométrica P(X = x) = (1 - p) x - 1 p (x = 1, 2, 3, . . . ) sabendo-se que o acontecimento cuja probabilidade é p ocorreu em 5 experiências, pela primeira vez na primeira, terceira, segunda, quarta e segunda, respectivamente. Utilizando o método dos momentos, encontra-se que o valor desta estimativa é
Em uma realização de 4 experiências, verificou-se que um acontecimento, cuja probabilidade é p, ocorreu, pela primeira vez, na terceira, segunda, terceira e primeira experiências, respectivamente. Com base nestas experiências e utilizando o método dos momentos, deseja-se obter uma estimativa pontual do parâmetro p da distribuição geométrica P(X = x) = (1-p) x - 1 p (x = 1, 2, 3 ...). O valor encontrado para esta estimativa é de
Utilizando o método dos momentos, deseja-se obter uma estimativa do parâmetro p da distribuição geométrica
P(X = x) = p(1 − p)x − 1, em que x = 1, 2, 3, ... Para isto, observou-se em 6 experiências quando determinado evento com
probabilidade p ocorreu pela primeira vez. A tabela abaixo apresenta o resultado destas observações:
Experiência Ocorrência pela primeira vez
1 segunda
2 quarta
3 primeira
4 segunda
5 terceira
6 terceira
O valor desta estimativa, com base nestas experiências, é, em %, de
Suponha que X e Y sejam variáveis aleatórias independentes com distribuição geométrica com médias dadas, respectivamente, por 3 e 4. Considere que X e Y representam o número de repetições do experimento até a ocorrência do primeiro sucesso. Nessas condições, a probabilidade denotada por P(X ≤ 2,Y = 3) é igual a
O número X de realizações de determinado experimento necessárias para obter o primeiro sucesso segue a distribuição geométrica P(X = k) = p(1 - p)k - 1. Considerando (x1, ..., xn) uma amostra de X, julgue o item subsequente.
Se, após realizadas cinco séries do experimento, cada série
tiver terminado com o primeiro sucesso e os números de
experimentos, em cada série, tiverem sido 4, 7, 6, 5 e 3, então
o estimador de máxima verossimilhança para
p é igual a 0,2.
Considere que Y seja uma variável aleatória geométrica que representa o número de erros cometidos por um atendente no preenchimento de formulários e que a função de probabilidade de Y seja definida por P(Y = k) = 0,9 × (0,1)k , em que k = 0, 1, 2, ... A partir dessas informações, julgue o item que se segue.
O desvio padrão da variável Y é inferior a 1.
Uma variável X, com distribuição Geométrica de parâmetro p, tem média 4 e variância 12. Então, P(X=3) é igual a
Suponha que a qualidade de um produto está sendo testada com a ajuda da distribuição Geométrica. Para tanto, diversas unidades são testadas em sequência até que haja uma falha. O conjunto de hipóteses é o seguinte:
Ho:p ≥ 0,25 contra Ha: p < 0,25
onde p é a probabilidade de falha do produto.
O critério de decisão é bem simples, rejeitando-se Ho quando a
primeira falha ocorre depois da 3ª prova. Logo é fato que:
Para que as pessoas que aguardam atendimento em uma repartição pública fiquem acomodadas com relativo conforto, é necessário que o recinto seja dimensionado à razão de um metro quadrado de espaço para cada cidadão em espera.
Se o número de pessoas que comparece, por dia, tem distribuição geométrica, com parâmetro p = 0,2, é correto afirmar que:
Seja um teste de hipóteses cuja estatística tem distribuição Geométrica com parâmetro p. As hipóteses são: Ho: p = 1/3 contra Ha: p = 1/5. Além disso, a regra de decisão é que, se quatro ou mais provas forem necessárias, rejeita-se a hipótese nula.
Portanto, é correto afirmar que:
Marque a alternativa correta em relação ao modelo probabilístico que mais se adequa ao seguinte caso: lançamento de uma moeda honesta, contando o número de casos até a realização da primeira coroa.