Se X1, X2, ..., Xn é uma amostra aleatória simples de uma distribuição Bernoulli (p), então o estimador de máxima verossimilhança da variância populacional é
Um paciente que compre, mensalmente, determinado medicamento pode optar pelos fornecedores A ou B. Suponha que, em cada mês t(t= 1, 2, 3, ...), essa opção seja feita de acordo com um processo de Markov de primeira ordem: denotada por {Z}, em que, no mês t, Zt = 1, se o paciente optar pelo fornecedor A, ou Zt = 0, se ele optar pelo fornecedor B.
Na matriz
, cada entrada Pij, i, j = 0 ou 1 representa a probabilidade de transição do estado i no instante t 1 para o estado j no instante t.
Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
A cadeia de Markov em questão é periódica.
Um paciente que compre, mensalmente, determinado medicamento pode optar pelos fornecedores A ou B. Suponha que, em cada mês t(t= 1, 2, 3, ...), essa opção seja feita de acordo com um processo de Markov de primeira ordem: denotada por {Z}, em que, no mês t, Zt = 1, se o paciente optar pelo fornecedor A, ou Zt = 0, se ele optar pelo fornecedor B.
Na matriz
, cada entrada Pij, i, j = 0 ou 1 representa a probabilidade de transição do estado i no instante t 1 para o estado j no instante t.
Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
No limite estacionário, a probabilidade de o paciente optar pelo fornecedor B (estado 0) é superior à probabilidade de ele optar pelo fornecedor A (estado 1).
Um paciente que compre, mensalmente, determinado medicamento pode optar pelos fornecedores A ou B. Suponha que, em cada mês t(t= 1, 2, 3, ...), essa opção seja feita de acordo com um processo de Markov de primeira ordem: denotada por {Z}, em que, no mês t, Zt = 1, se o paciente optar pelo fornecedor A, ou Zt = 0, se ele optar pelo fornecedor B.
Na matriz
, cada entrada Pij, i, j = 0 ou 1 representa a probabilidade de transição do estado i no instante t 1 para o estado j no instante t.
Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
A probabilidade de transição do estado 0 do mês 10 para o estado 1 no mês 12 é inferior a 0,50.
Sabe-se que a distribuição geométrica pode ser interpretada como uma sequência de ensaios de Bernoulli, independentes, até a ocorrência do primeiro sucesso. Assinale a alternativa que indica corretamente a média e a variância, respectivamente, de uma distribuição geométrica cujo parâmetro é p = 0,64 e tendo como parametrização o número de ensaios de Bernoulli até se obter um sucesso.
Um paciente que compre, mensalmente, determinado medicamento pode optar pelos fornecedores A ou B. Suponha que, em cada mês t(t= 1, 2, 3, ...), essa opção seja feita de acordo com um processo de Markov de primeira ordem: denotada por {Z}, em que, no mês t, Zt = 1, se o paciente optar pelo fornecedor A, ou Zt = 0, se ele optar pelo fornecedor B.
Na matriz
, cada entrada Pij, i, j = 0 ou 1 representa a probabilidade de transição do estado i no instante t 1 para o estado j no instante t.
Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
O referido processo de Markov é duplamente estocástico.
A média de uma variável aleatória X, cuja distribuição é desconhecida, é igual a m, com m > 0. Pelo Teorema de Tchebichev, a probabilidade de X não pertencer ao intervalo (m − θ, m + θ), com m > θ, é no máximo igual a 16%. O desvio padrão de X é então igual a θ multiplicado por
Um paciente que compre, mensalmente, determinado medicamento pode optar pelos fornecedores A ou B. Suponha que, em cada mês t(t= 1, 2, 3, ...), essa opção seja feita de acordo com um processo de Markov de primeira ordem: denotada por {Z}, em que, no mês t, Zt = 1, se o paciente optar pelo fornecedor A, ou Zt = 0, se ele optar pelo fornecedor B.
Na matriz
, cada entrada Pij, i, j = 0 ou 1 representa a probabilidade de transição do estado i no instante t 1 para o estado j no instante t.
Com base nessas informações, julgue o item a seguir.
Se, nos meses 13 e 14, o paciente tiver optado pelo fornecedor B, então a probabilidade de ele optar novamente pelo fornecedor B no mês 15 é inferior a 0,49.
Nas estatísticas do Poder Judiciário, a taxa de
congestionamento (X), que consiste em um indicador que permite
medir a efetividade da movimentação processual de um tribunal, é
uma variável aleatória contínua com função de densidade
f(x) expressa por
Com base nessas informações, julgue os próximos itens.
A variável aleatória X segue uma distribuição especial
denominada de Beta, que é, a priori, conjugada das
distribuições geométrica e de Bernoulli.
Seja X uma variável aleatória contínua com uma média igual a 20. Utilizando o Teorema de Tchebyshev, obtém-se que a probabilidade de X não pertencer ao intervalo (15, 25) é, no máximo, 6,25%. Isto significa que o desvio padrão de X é igual a
Sobre cadeias de Markov, analise.
I. Uma cadeia de Markov 
tem probabilidades de transição homogêneas se as probabilidades de transição para um passo são fixas e não variam com o tempo.
II. O tempo de ocupação de estados para cadeias de Markov de tempo contínuo segue uma distribuição binomial no qual X(t) permanece em um determinado estado para um intervalo de tempo aleatório normalmente distribuído.
III. A função de massa de probabilidade conjunta para (k + 1) instantes de tempo arbitrários de uma cadeia de Markov é dada por: 
Assinale
