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Seja FX a função de distribuição cumulativa da variável aleatória X e FY a função de distribuição cumulativa da variável aleatória Y. Sobre as propriedades da função de distribuição cumulativa, analise as afirmativas a seguir.
I. FX é contínua à direita.
II. FX é não decrescente, isto é, FX(a) ≤ FX(b) sempre que a < b, ∀ a,b, ∈ |R.
III. limx→ – ∞ FX (x) = 0 e limx→ ∞ FX (x) = 1.
IV. Se g(x) = y, então FY(y) = FX(g–1 (y)).
Estão corretas as afirmativas
Sobre a abordagem bayesiana para estimar um parâmetro θ, analise as afirmativas a seguir.
I. Uma distribuição de probabilidade é atribuída para esse parâmetro.
II. O amostrador de Gibbs e Metropolis-Hastings é utilizado para gerar os dados que serão utilizados na distribuição de verossimilhança.
III. A distribuição beta é conjugada das distribuições binomial, geométrica, Poisson e binomial negativa.
IV. A definição da distribuição priori pode ser totalmente subjetiva.
Estão corretas apenas as afirmativas
Se um funcionário é selecionado ao acaso dessa empresa, a probabilidade dele ser mulher ou ter pelo menos 30 anos é