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| − | Considere a variável aleatória \(X \sim Poi(\lambda)\), que modela o número de participações de sinistros automóveis a determinada seguradora num período de uma hora, e uma amostra aleatória \((X_1,X_2,...,X_n)\) de \(X\). Calcule a estimativa de máxima verosimilhança da probabilidade de ocorrerem mais de \(  | + | Considere a variável aleatória \(X \sim Poi(\lambda)\), que modela o número de participações de sinistros automóveis a determinada seguradora num período de uma hora, e uma amostra aleatória \((X_1,X_2,...,X_n)\) de \(X\). Calcule a estimativa de máxima verosimilhança da probabilidade de ocorrerem mais de \(3\) participações de sinistros automóveis às seguradoras numa hora, sabendo que a concretização de uma amostra aleatória de dimensão \(17\) de \(X\) conduziu a \(\pmb{\sum_{i=1}^{17}x_i}\)\(=\)\(36\).  | 
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Edição atual desde as 14h00min de 1 de maio de 2017
Metadata
- CONTEXTO : Primeiro ciclo universitário
 - AREA: Matemática
 - DISCIPLINA: Probabilidades e Estatística
 - ANO: 2
 - LINGUA: pt
 - AUTOR: Equipa de Probabilidades e Estatística
 - MATERIA PRINCIPAL: Amostragem e estimação pontual
 - DESCRICAO: Propriedade de invariância dos estimadores de MV - distribuição de Poisson
 - DIFICULDADE: **
 - TEMPO MEDIO DE RESOLUCAO: 10 min
 - TEMPO MAXIMO DE RESOLUCAO: 15 min
 - PALAVRAS CHAVE: função de verosimilhança, estimativa de máxima verosimilhança, propriedade de invariância, distribuição de Poisson
 
Considere a variável aleatória \(X \sim Poi(\lambda)\), que modela o número de participações de sinistros automóveis a determinada seguradora num período de uma hora, e uma amostra aleatória \((X_1,X_2,...,X_n)\) de \(X\). Calcule a estimativa de máxima verosimilhança da probabilidade de ocorrerem mais de \(3\) participações de sinistros automóveis às seguradoras numa hora, sabendo que a concretização de uma amostra aleatória de dimensão \(17\) de \(X\) conduziu a \(\pmb{\sum_{i=1}^{17}x_i}\)\(=\)\(36\).
A) \(0.164705\)
B) \(0.835295\)
C) \(0.00142441\)
D) \(0.0123691\)
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