#2164
2010 - Tecnologista em Saúde Pública (FIOCRUZ)/Estatística
Órgão:
Fundação Oswaldo Cruz
Matéria:
Estatística
Assunto: Momentos para Variáveis Aleatórias: Momentos em Relação à Média e à Origem
Avalie se cada afirmativa a seguir, acerca de soma de variáveis aleatórias:
I. Se X1, X2, ..., Xn são variáveis aleatórias independentes, Xi com distribuição Poisson com parâmetro \lambda_i , i = 1, ..., n, então \sum_{i=1}^{n} X_i tem distribuição Poisson com parâmetro \sum_{i=1}^{n} \lambda_i .
II. Se X1, X2, ..., Xn são variáveis aleatórias independentes, Xi com distribuição exponencial com parâmetro \lambda, i = 1, ..., n, então \sum_{i=1}^{n} X_i tem distribuição gama com parâmetros 1 e n \lambda.
III. Se X1, X2, ..., Xn são variáveis aleatórias independentes, Xi com distribuição Normal com parâmetros \mu_i \text{ e } \sigma_i^2, i = 1, ..., n, então \sum_{i=1}^{n} X_i tem distribuição Normal com parâmetros \sum_{i=1}^{n} \mu_i e \sum_{i=1}^{n} \sigma_i^2 .
Assinale:
I. Se X1, X2, ..., Xn são variáveis aleatórias independentes, Xi com distribuição Poisson com parâmetro \lambda_i , i = 1, ..., n, então \sum_{i=1}^{n} X_i tem distribuição Poisson com parâmetro \sum_{i=1}^{n} \lambda_i .
II. Se X1, X2, ..., Xn são variáveis aleatórias independentes, Xi com distribuição exponencial com parâmetro \lambda, i = 1, ..., n, então \sum_{i=1}^{n} X_i tem distribuição gama com parâmetros 1 e n \lambda.
III. Se X1, X2, ..., Xn são variáveis aleatórias independentes, Xi com distribuição Normal com parâmetros \mu_i \text{ e } \sigma_i^2, i = 1, ..., n, então \sum_{i=1}^{n} X_i tem distribuição Normal com parâmetros \sum_{i=1}^{n} \mu_i e \sum_{i=1}^{n} \sigma_i^2 .
Assinale:
Explicação (Assistente Virtual)
Primeiro você deve responder a questão para ver a explicação.
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