Questão nº 80
Questão de Estatística · FGV ALE-RO 2018 (nº 80)
Suponha que, para se fazer inferências acerca de uma proporção populacional , , uma amostra aleatória simples x₁, x₂, ..., xn, de tamanho n de uma distribuição Bernoulli deva ser observada; suponha, ainda, que se pretenda usar uma densidade Uniforme no intervalo (0, 1) a priori para .
Assim, se , então a função de densidade a posteriori para terá distribuição Beta com parâmetros
- A(y + 1) e (n – y + 1). (alternativa correta)
- By e (n – y).
- C(n – 1) e (n – y).
- D(n + y – 1) e y.
- Ey/n e (n – y).
Resposta comentada
Gabarito Alternativa A
O conceito-chave é que a distribuição a priori Uniforme(0,1) é o mesmo que uma Beta(1,1). Como a verossimilhança Bernoulli tem forma , ao multiplicar pela priori, os expoentes somam: o parâmetro vira e o vira . A posteriori é sempre uma Beta com esses parâmetros atualizados.
- (A) Correta: É exatamente o resultado da conjugação Beta-Bernoulli: priori Beta(1,1) + verossimilhança com sucessos e fracassos resulta em Beta(y+1, n-y+1).
- (B) Incorreta: Esquece que a priori Uniforme contribui com +1 em cada parâmetro; sem isso, seria como se a priori fosse imprópria (Jeffreys), não a Uniforme dada.
- (C) Incorreta: Inverte e mistura os termos; não corresponde a nenhuma operação de soma de expoentes da verossimilhança com a priori.
- (D) Incorreta: Coloca no segundo parâmetro e no primeiro, o que não tem fundamento na conjugação; confunde a ordem dos parâmetros da Beta.
- (E) Incorreta: Usa a média amostral como parâmetro, o que é um erro conceitual: parâmetros da Beta são contagens (pseudo-contagens), não proporções.
Armadilha do distrator mais tentador (B): A banca quer que você esqueça que a Uniforme(0,1) é uma Beta(1,1). Quem decora a fórmula "Beta(y, n-y)" cai na letra B, mas isso só valeria se a priori fosse a não informativa de Jeffreys (Beta(0.5,0.5)) ou se não houvesse priori. Com a Uniforme, os "+1" são obrigatórios.
Fonte: FGV ALE-RO 2018 Estatística (Caderno Tipo 1). Reproduzida para fins de estudo.