Questões de Propriedades dos estimadores (Estatística)

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Estatística Inferência estatística | Propriedades dos estimadores


Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) - Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação - FGV (2024)

Os métodos de estimação estatísticos são muito utilizados na estimação de parâmetros de modelos.

Assim, dentro das propriedades dos bons estimadores, as mais desejáveis são

  • A não tendenciosidade e variância mínima.
  • B não tendenciosidade e consistência.
  • C consistência e variância mínima.
  • D consistência e suficiência.
  • E variância mínima e suficiência.

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Tribunal de Justiça do Estado do Amapá (TJ-AP) - Estatístico - FGV (2024)

Sobre as propriedades dos estimadores, é correto afirmar que:

  • A eficiência é característica da maior variância possível entre os estimadores não viesados;
  • B robustez ocorre quando o estimador é mais sensível a desvios ou violações dos pressupostos do modelo;
  • C viés surge quando, em média, não tende a sobrestimar ou subestimar sistematicamente o parâmetro;
  • D suficiência é caracterizada quando há toda a informação relevante contida na amostra para se estimar o parâmetro;
  • E consistência é observada à medida que o tamanho amostral se reduz e a estimativa converge para o valor do parâmetro.

Estatística Inferência estatística | Intervalos de confiança | Testes de hipóteses | Amostragem | Propriedades dos estimadores | Estimativa de Máxima Verossimilhança | Tamanho da amostra | Estimação de proporção, razões e domínios


Usina Hidrelétrica de Itaipu (ITAIPU BINACIONAL) - Engenheiro Elétrico - CESPE/CEBRASPE (2024)

Imagem relacionada à questão do Questões Estratégicas


Com pertinência à tabela precedente, que mostra quatro conjuntos de dados, cada um dos quais constituído por cinco observações, é correto afirmar que os que possuem a mesma variância amostral são os conjuntos
  • A I e III.
  • B I e IV.
  • C II e III.
  • D II e IV.
  • E III e IV.

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Defensoria Pública do Estado do Paraná (DPE-PR) - Estatístico - Instituto Consulplan (2024)

Considere uma amostra (X1, X2, ..., Xn) de tamanho n de uma variável aleatória que descreve uma característica de interesse de uma população. Seja {Tn} uma sequência de estimadores de θ, um parâmetro desta população que se deseja estimar. Sobre o processo de estimação desse parâmetro, analise as afirmativas a seguir.
I. O estimador T1 é viesado para θ se E (T1) = θ
II. A sequência {Tn} de estimadores de θ é consistente se, para todo ε > 0, P {|Tn – θ|< ε} → 0 quando n → ∞.
III. Sejam T2 e T3 dois estimadores não viesados de θ. Se Var(T2) < Var(T3), então T2 é mais eficiente que T3.
Está correto o que se afirma em
  • A I, II e III.
  • B III, apenas.
  • C I e II, apenas.
  • D II e III, apenas.

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Escola de Formação Complementar do Exército (EsFCEx) - Oficial do Quadro Complementar - VUNESP (2023)

As definições e outras propriedades de estimadores não fornecem qualquer orientação acerca de como bons estimadores podem ser obtidos. Por essa necessidade, surgem alguns métodos de estimação pontual; entre esses, os mais usados são o método dos momentos, o método dos mínimos quadrados e o método da máxima verossimilhança. Em relação a estes métodos de estimação, é correto afirmar:

  • A as estimativas de máxima verossimilhança têm as melhores propriedades de eficiência. A obtenção de um estimador de máxima verossimilhança exige que a distribuição subjacente seja especificada. Contudo, é sempre fácil maximizar a função de verossimilhança.
  • B os estimadores obtidos pelo método dos momentos são não viesados, já os estimadores obtidos pelo método de mínimos quadrados apresentam variância mínima.
  • C os estimadores de mínimos quadrados é um dos procedimentos mais usados para obter estimadores. Esse método se baseia no princípio dos mínimos quadrados introduzido por Gauss, ou seja, quanto menor for o erro quadrático total, melhor será a estimativa. Então, deve-se procurar a estimativa que torne máxima essa soma de quadrados.
  • D sob condições muito genéricas sobre a distribuição conjunta da amostra, quando o tamanho amostral n é grande, o estimador de máxima verossimilhança de qualquer parâmetro θ é aproximadamente não viciado e tem variância tão pequena quanto a que pode ser atingida por qualquer estimador.
  • E os estimadores de momentos são mais difíceis de obter. Além disso, o método pode produzir estimadores pontuais não tendenciosos. A ideia geral é igualar os momentos da população, que são definidos em termos de valores esperados, aos correspondentes momentos da amostra. Os momentos da população serão funções não lineares de parâmetros conhecidos. Então, essas equações são resolvidas para obter estimadores dos parâmetros.