Q701450 - IADES - 2018 - SES-DF - Estatístico

Considere uma amostra de tamanho n, em que se deseja fazer inferência a respeito de um parâmetro θ. Assinale a alternativa que faz referência ao procedimento computacional bootstrap não paramétrico.

a) Reamostrar, do conjunto de dados, N amostras de tamanho n, com reposição, estimar θ em cada uma delas para obter uma distribuição empírica do estimador.
b) Gerar N amostras de tamanho n, de uma distribuição normal com a média e o desvio padrão estimados no conjunto de dados, e obter uma distribuição aproximada do estimador.
c) Reamostrar, do conjunto de dados, n amostras de tamanho n-1, retirando uma observação diferente em cada amostra gerada, e, com base nessa distribuição, estimar o viés e o erro padrão do estimador.
d) Gerar N amostras de tamanho n de valores em um intervalo de valores possíveis para o conjunto de dados e obter uma aproximação da integral do estimador de interesse.
e) Gerar N valores do estimador de interesse com base em uma distribuição “envelope” e aceitar probabilisticamente os valores com maior correspondência ao conjunto de dados para obter uma aproximação da distribuição verdadeira do estimador.

Q701450 - IADES - 2018 - SES-DF - Estatístico

Estatística