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Uma amostra aleatória simples
Y1, Y2,..., Yn, retirada de uma população Bernoulli, é tal que
para
y = 0 ou 1, 0 < θ < 1 e k = 1, 2, ..., n. O objetivo é efetuar inferências acerca do parâmetro θ mediante aplicação de métodos computacionais.
Considerando que para
, 
represente a estimativa de θ obtida na r-ésima iteração de um algoritmo de estimação, julgue o seguinte item.
No algoritmo de Metropolis-Hastings tem-se a forma iterativa
, na qual ƒ representa a função de densidade a priori de θ, e 
> 0 representa um incremento aleatório. Nesse algoritmo, a probabilidade de aceitação do valor proposto 
como uma estimativa viável para o parâmetro de interesse é constante.
