Questão nº 42

Questão de Estatística · FCC TRT4 2022 (nº 42)

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

Se uma variável aleatória X possui uma distribuição gama com parâmetros α ≥ 1 e β > 0 apresentando uma função geradora de momentos igual a M(t)=(1βt)αM(t) = (1 - \beta t)^{-\alpha}, sendo 0<t<1/β0 < t < 1/\beta, então o módulo da diferença entre o quadrado da esperança de X e a variância de X é

Resposta comentada

Gabarito Alternativa D

A função geradora de momentos (FGM) é uma ferramenta estatística que nos permite encontrar a esperança (média) e a variância de uma variável aleatória sem precisar calcular integrais complexas. A esperança é a primeira derivada da FGM avaliada em zero, e a esperança do quadrado é a segunda derivada da FGM avaliada em zero; a variância é então calculada a partir dessas duas.

Para a distribuição Gama com M(t)=(1βt)αM(t) = (1 - \beta t)^{-\alpha}:

  1. Esperança (E[X]): É a primeira derivada de M(t)M(t) avaliada em t=0t=0.
    M(t)=ddt(1βt)α=α(1βt)α1(β)=αβ(1βt)α1M'(t) = \frac{d}{dt} (1 - \beta t)^{-\alpha} = -\alpha (1 - \beta t)^{-\alpha-1} (-\beta) = \alpha\beta (1 - \beta t)^{-\alpha-1}
    E[X] = M'(0) = \alpha\beta (1 - \beta \cdot 0)^{-\alpha-1} = \alpha\beta\
  2. Esperança do quadrado (E[X²]): É a segunda derivada de M(t)M(t) avaliada em t=0t=0.
    M(t)=ddt[αβ(1βt)α1]=αβ(α1)(1βt)α2(β)=αβ2(α+1)(1βt)α2M''(t) = \frac{d}{dt} [\alpha\beta (1 - \beta t)^{-\alpha-1}] = \alpha\beta (-\alpha-1) (1 - \beta t)^{-\alpha-2} (-\beta) = \alpha\beta^2(\alpha+1) (1 - \beta t)^{-\alpha-2}
    E[X^2] = M''(0) = \alpha\beta^2(\alpha+1) (1 - \beta \cdot 0)^{-\alpha-2} = \alpha\beta^2(\alpha+1)\
  3. Variância (Var[X]): É calculada como Var[X]=E[X2](E[X])2Var[X] = E[X^2] - (E[X])^2.
    Var[X] = \alpha\beta^2(\alpha+1) - (\alpha\beta)^2 = \alpha^2\beta^2 + \alpha\beta^2 - \alpha^2\beta^2 = \alpha\beta^2\
  4. Módulo da diferença entre o quadrado da esperança e a variância:
    A questão pede (E[X])2Var[X]|(E[X])^2 - Var[X]|.
    (E[X])2=(αβ)2=α2β2(E[X])^2 = (\alpha\beta)^2 = \alpha^2\beta^2
    Então, (E[X])2Var[X]=α2β2αβ2=αβ2(α1)(E[X])^2 - Var[X] = \alpha^2\beta^2 - \alpha\beta^2 = \alpha\beta^2(\alpha - 1)
    O módulo é αβ2(α1)|\alpha\beta^2(\alpha - 1)|.

(A) Incorreta: Esta alternativa representa o quadrado da esperança (E[X])2(E[X])^2, e não a diferença pedida.
(B) Incorreta: Esta alternativa representa a variância Var[X]Var[X], e não a diferença pedida. Esta é uma armadilha comum, pois o aluno pode calcular a variância corretamente e confundi-la com a resposta final, esquecendo que a questão pede a diferença entre o quadrado da esperança e a variância.
(C) Incorreta: Esta expressão não corresponde a nenhum dos cálculos intermediários ou ao resultado final esperado.
(D) Correta: A expressão αβ2(α1)|\alpha\beta^2(\alpha - 1)| é o resultado exato do cálculo do módulo da diferença entre o quadrado da esperança e a variância, conforme demonstrado acima.
(E) Incorreta: Esta expressão não corresponde a nenhum dos cálculos intermediários ou ao resultado final esperado.

Fonte: FCC TRT4 2022 Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade Estatística (Caderno Tipo 001). Reproduzida para fins de estudo.

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