A Inferência Bayesiana utiliza a estimação de dados amostrais por meio de variáveis, a fim de alcançar a precisão dos resultados. As estimativas sã...

A Inferência Bayesiana utiliza a estimação de dados amostrais por meio de variáveis, a fim de alcançar a precisão dos resultados. As estimativas são consideradas inferências que podem estimar dados amostrais com variáveis quantitativas como parâmetros de interesse ao priorizarem elementos para a construção de um problema de decisão.

Nesse contexto, analise as afirmativas a seguir.

I. A estimativa de máxima verossimilhança é o valor do parâmetro mais consistente com os dados. Logo, podemos afirmar ser o parâmetro de interesse θ usando uma amostra X1, ..., Xn de valores de uma distribuição normal fx (·).

II. Um estimador não tendencioso é aquele que se aproxima, em média, a subestimar ou superestimar o parâmetro e, nesse sentido, considera o intervalo ou a amplitude da amostra, sendo tipicamente menor do que um intervalo.

III. Um estimador tendencioso possui sua distribuição amostral centrada em torno do parâmetro, considerando a média da distribuição amostral, cuja média corresponde ao próprio parâmetro que se pretende estimar.

IV. Para construir um intervalo de confiança estimado por ponto e margem de erro, cuja frequência da distribuição amostral seja, aproximadamente, normal, somamos e subtraímos da estimativa do ponto um múltiplo de seu erro padrão, que será a margem de erro.

Está correto o que se afirma em:

a. I e IV, apenas.

b. I e III, apenas.

c. II e III, apenas.

d. I e II, apenas.

e. II, III e IV, apenas.