Questão nº 47

Questão de Estatística · FCC TRT17 2022 (nº 47)

FCC2022Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade EstatísticaEstatística
Gabarito: Ever comentário ↓

Dois estimadores E1E_1 e E2E_2, não viesados, são utilizados para estimar a média μ de uma população normalmente distribuída apresentando uma variância unitária. Sejam E1=mX+(m+n)YZE_1 = mX + (m + n)Y - Z e E2=mX+(mn)YnZE_2 = mX + (m - n)Y - nZ os dois estimadores em que m e n são parâmetros reais e (X, Y, Z) uma amostra aleatória de tamanho 3 extraída da população, com reposição. A variância (V) do estimador mais eficiente, entre E1E_1 e E2E_2, é tal que

Resposta comentada

Gabarito Alternativa E

A eficiência de um estimador (uma fórmula para "chutar" um valor desconhecido da população, como a média) é medida pela sua variância (o quão espalhados os "chutes" seriam se repetíssemos o processo várias vezes). Entre estimadores não viesados (que, em média, acertam o valor real), o mais eficiente é aquele que tem a menor variância.

Para resolver, primeiro determinamos os valores de mm e nn usando a condição de que ambos os estimadores são não viesados para μ\mu. Um estimador EE é não viesado se E[E]=μE[E] = \mu. Sabendo que E[X]=E[Y]=E[Z]=μE[X]=E[Y]=E[Z]=\mu:

Para E1=mX+(m+n)YZE_1 = mX + (m + n)Y - Z:
E[E1]=mE[X]+(m+n)E[Y]E[Z]=mμ+(m+n)μμ=(2m+n1)μE[E_1] = mE[X] + (m+n)E[Y] - E[Z] = m\mu + (m+n)\mu - \mu = (2m+n-1)\mu.
Para ser não viesado, 2m+n1=1    2m+n=22m+n-1 = 1 \implies 2m+n=2. (Equação 1)

Para E2=mX+(mn)YnZE_2 = mX + (m - n)Y - nZ:
E[E2]=mE[X]+(mn)E[Y]nE[Z]=mμ+(mn)μnμ=(2m2n)μE[E_2] = mE[X] + (m-n)E[Y] - nE[Z] = m\mu + (m-n)\mu - n\mu = (2m-2n)\mu.
Para ser não viesado, $2m-2n = 1$. (Equação 2)

Resolvendo o sistema de equações:

  1. $2m+n=2$
  2. $2m-2n=1SubtraindoaEquac\ca~o2daEquac\ca~o1:Subtraindo a Equação 2 da Equação 1:(2m+n) - (2m-2n) = 2-1 \implies 3n = 1 \implies n = 1/3.Substituindo. Substituindo n=1/3naEquac\ca~o1:na Equação 1:2m + 1/3 = 2 \implies 2m = 5/3 \implies m = 5/6.Portanto,. Portanto, m=5/6een=1/3$.

Agora, calculamos as variâncias de E1E_1 e E2E_2. Como (X,Y,Z)(X, Y, Z) é uma amostra aleatória com reposição, X,Y,ZX, Y, Z são independentes, e Var(X)=Var(Y)=Var(Z)=σ2=1Var(X)=Var(Y)=Var(Z)=\sigma^2=1. Para uma combinação linear aX+bY+cZaX+bY+cZ, a variância é a2Var(X)+b2Var(Y)+c2Var(Z)a^2Var(X)+b^2Var(Y)+c^2Var(Z).

Para E1=(5/6)X+(5/6+1/3)YZ=(5/6)X+(7/6)YZE_1 = (5/6)X + (5/6 + 1/3)Y - Z = (5/6)X + (7/6)Y - Z:
Var(E1)=(5/6)2(1)+(7/6)2(1)+(1)2(1)=25/36+49/36+1=74/36+36/36=110/36=55/183.055Var(E_1) = (5/6)^2(1) + (7/6)^2(1) + (-1)^2(1) = 25/36 + 49/36 + 1 = 74/36 + 36/36 = 110/36 = 55/18 \approx 3.055.

Para E2=(5/6)X+(5/61/3)Y(1/3)Z=(5/6)X+(1/2)Y(1/3)ZE_2 = (5/6)X + (5/6 - 1/3)Y - (1/3)Z = (5/6)X + (1/2)Y - (1/3)Z:
Var(E2)=(5/6)2(1)+(1/2)2(1)+(1/3)2(1)=25/36+1/4+1/9=25/36+9/36+4/36=38/36=19/181.055Var(E_2) = (5/6)^2(1) + (1/2)^2(1) + (-1/3)^2(1) = 25/36 + 1/4 + 1/9 = 25/36 + 9/36 + 4/36 = 38/36 = 19/18 \approx 1.055.

O estimador mais eficiente é aquele com a menor variância. Comparando Var(E1)3.055Var(E_1) \approx 3.055 e Var(E2)1.055Var(E_2) \approx 1.055, o estimador E2E_2 é o mais eficiente, e sua variância é V=19/18V = 19/18.

Finalmente, verificamos qual alternativa corresponde a V=19/181.055V = 19/18 \approx 1.055:

  • (A) Incorreta: V1.055V \approx 1.055 não é maior que $2.5$.
  • (B) Incorreta: V1.055V \approx 1.055 não é menor ou igual a $1.0$.
  • (C) Incorreta: V1.055V \approx 1.055 não está no intervalo 1.5<V2.01.5 < V \leq 2.0.
  • (D) Incorreta: V1.055V \approx 1.055 não está no intervalo 2.0<V2.52.0 < V \leq 2.5.
  • (E) Correta: V=19/181.055V = 19/18 \approx 1.055 está no intervalo 1.0<V1.51.0 < V \leq 1.5. A armadilha mais tentadora seria cometer erros de cálculo nas frações ou, mais fundamentalmente, não perceber que os valores de mm e nn precisavam ser determinados pela condição de não-viesamento antes de calcular as variâncias. Sem esses valores corretos, as variâncias seriam impossíveis de calcular ou estariam erradas.

Fonte: FCC TRT17 2022 Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade Estatística (Caderno Tipo 001). Reproduzida para fins de estudo.

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