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Questão de Estatística — Inferência estatística — FGV 2024

EstatísticaInferência estatística
Código
fg098842
Banca
FGV
Órgão
TJ-MS
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Técnico de Nível Superior - Estatístico - Estatística
O estimador de máxima verossimilhança não viesado, por correção de Bessel, da variância de uma amostra de tamanho n=4 é igual a 3 unidades.O valor do estimador de máxima verossimilhança da variância dessa população (na mesma unidade de medida) é:
  1. A1;
  2. B2;
  3. C9/4;
  4. D3;
  5. E4.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoC — 9/4;

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 de variância: correção de Bessel e máxima verossimilhança

Gabarito: letra C. O estimador não viesado da variância (com correção de Bessel) divide a soma dos quadrados por n1n-1, enquanto o estimador de máxima verossimilhança divide por nn. Como o primeiro vale 3 para n=4n=4, a soma dos quadrados é 3×(41)=93 \times (4-1) = 9, e o estimador de MV é 9/4=2,259/4 = 2,25.

A questão explora a diferença entre dois estimadores clássicos da variância populacional. O estimador não viesado, também chamado de variância amostral corrigida, é dado por S2=1n1i=1n(XiXˉ)2S^2 = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n (X_i - \bar{X})^2. Já o estimador de máxima verossimilhança (MV) da variância, para uma amostra de uma distribuição normal, é σ^MV2=1ni=1n(XiXˉ)2\hat{\sigma}^2_{MV} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n (X_i - \bar{X})^2. A diferença está apenas no denominador: n1n-1 versus nn. Como n1<nn-1 < n, o estimador de MV é sempre menor (ou igual) que o não viesado, para a mesma amostra.

A pegadinha da banca é justamente inverter os denominadores ou esquecer de aplicar a correção. Muitos candidatos, ao verem o valor 3, simplesmente dividem por nn ou fazem contas erradas. O caminho correto é: primeiro, usar o valor dado do estimador não viesado para descobrir a soma dos quadrados; depois, aplicar a fórmula do MV.

Alternativa A — ❌ Incorreta

O valor 1 não corresponde a nenhuma operação direta com os dados. Se o aluno dividisse a soma dos quadrados (9) por n2n^2 (16) ou fizesse outra combinação, chegaria a 1, mas não há base estatística para isso.

Alternativa B — ❌ Incorreta

O valor 2 seria obtido se o aluno dividisse a soma dos quadrados (9) por um número próximo, como 4,5, ou se confundisse o denominador. Não corresponde a nenhum estimador padrão.

Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Como explicado, o estimador não viesado é S2=SQn1=3S^2 = \frac{SQ}{n-1} = 3, logo SQ=3×(41)=9SQ = 3 \times (4-1) = 9. O estimador de MV é σ^MV2=SQn=94=2,25\hat{\sigma}^2_{MV} = \frac{SQ}{n} = \frac{9}{4} = 2,25. Portanto, a alternativa C está correta.

Alternativa D — ❌ Incorreta

O valor 3 é exatamente o valor do estimador não viesado, não do estimador de MV. O aluno que não percebe a diferença entre os denominadores marca esta alternativa.

Alternativa E — ❌ Incorreta

O valor 4 não tem relação com os cálculos. Poderia surgir de uma confusão com o tamanho da amostra (n=4n=4) ou com o denominador do estimador não viesado.

PEGA ESSA DICA!

Para questões que comparam estimadores de variância, lembre-se sempre da relação: S2=nn1σ^MV2S^2 = \frac{n}{n-1} \hat{\sigma}^2_{MV}. Se um é dado, o outro é obtido por uma simples multiplicação ou divisão. Aqui, σ^MV2=3×34=94\hat{\sigma}^2_{MV} = \frac{3 \times 3}{4} = \frac{9}{4}.

Gabarito: letra C.

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