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Questão de Estatística — Estatística descritiva (análise exploratória de dados) — FGV 2022

EstatísticaEstatística descritiva (análise exploratória de dados)
Código
fg049243
Banca
FGV
Órgão
PC-AM
Ano
2022
Nível
Superior
Cargo
Perito Criminal - 4ª Classe - Economia
Suponha que X tenha distribuição normal com média µ e variância σ² . Considere uma amostra aleatória X₁, X₂ e X₃.Dos estimadores da média populacional a seguir, assinale o que é viesado.
  1. AImagem associada para resolução da questão
  2. BImagem associada para resolução da questão
  3. CImagem associada para resolução da questão
  4. DImagem associada para resolução da questão
  5. EX₂.
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GabaritoD — [imagem]

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Estimadores da Média Populacional: Viesado vs. Não Viesado

Gabarito: letra D. Um estimador é não viesado (ou não tendencioso) quando o seu valor esperado é igual ao parâmetro que se pretende estimar, ou seja, E[θ^]=θE[\hat{\theta}] = \theta. Para a média populacional μ\mu, uma combinação linear de variáveis aleatórias ∑aiXi\sum a_i X_i é um estimador não viesado se, e somente se, a soma dos coeficientes for igual a 1 (∑ai=1\sum a_i = 1), dado que E[Xi]=μE[X_i] = \mu para todos os elementos da amostra.

Na estatística inferencial, a média amostral Xˉ\bar{X} é o estimador não viesado mais comum. Quando temos uma amostra aleatória X1,X2,X3X_1, X_2, X_3, qualquer combinação linear da forma μ^=a1X1+a2X2+a3X3\hat{\mu} = a_1 X_1 + a_2 X_2 + a_3 X_3 será um estimador não viesado de μ\mu se a1+a2+a3=1a_1 + a_2 + a_3 = 1. Se a soma dos coeficientes for diferente de 1, o estimador será viesado, pois E[μ^]=(a1+a2+a3)μ≠μE[\hat{\mu}] = (a_1 + a_2 + a_3)\mu \neq \mu.

Estimador

Coeficientes (a₁, a₂, a₃)

Soma dos coeficientes (Σaᵢ)

E[estimador]

Viesado?

A: ½X₁ + ½X₂

(½, ½, 0)

1

μ

Não

B: ½X₁ + ½X₃

(½, 0, ½)

1

μ

Não

C: ½X₁ + ¼X₂ + ¼X₃

(½, ¼, ¼)

1

μ

Não

D: ½X₁ + ½X₂ + ½X₃

(½, ½, ½)

1,5

1,5μ

Sim

E: X₂

(0, 1, 0)

1

μ

Não

Alternativa A — ✅ Correta (Afirmação verdadeira)

O estimador é 12X1+12X2\frac{1}{2}X_1 + \frac{1}{2}X_2. A soma dos coeficientes é 12+12=1\frac{1}{2} + \frac{1}{2} = 1. Portanto, é um estimador não viesado.

Alternativa B — ✅ Correta (Afirmação verdadeira)

O estimador é 12X1+12X3\frac{1}{2}X_1 + \frac{1}{2}X_3. A soma dos coeficientes é 12+12=1\frac{1}{2} + \frac{1}{2} = 1. Portanto, é um estimador não viesado.

Alternativa C — ✅ Correta (Afirmação verdadeira)

O estimador é 12X1+14X2+14X3\frac{1}{2}X_1 + \frac{1}{4}X_2 + \frac{1}{4}X_3. A soma dos coeficientes é 12+14+14=1\frac{1}{2} + \frac{1}{4} + \frac{1}{4} = 1. Portanto, é um estimador não viesado.

Alternativa D — ❌ Incorreta ⟵ GABARITO

O estimador é 12X1+12X2+12X3\frac{1}{2}X_1 + \frac{1}{2}X_2 + \frac{1}{2}X_3. A soma dos coeficientes é 12+12+12=1,5\frac{1}{2} + \frac{1}{2} + \frac{1}{2} = 1,5. Como a soma é diferente de 1, o valor esperado do estimador é 1,5μ1,5\mu, o que caracteriza um estimador viesado.

Alternativa E — ✅ Correta (Afirmação verdadeira)

O estimador é X2X_2 (ou 1⋅X21 \cdot X_2). A soma dos coeficientes é 1. Portanto, é um estimador não viesado da média populacional.

PEGA ESSA DICA!

Para verificar rapidamente se um estimador linear da média é não viesado, basta somar os pesos (coeficientes) das variáveis aleatórias. Se a soma for exatamente 1, o estimador é não viesado. Se for diferente de 1, ele é viesado.

Gabarito: letra D.

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