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Suponha que X e Y sejam variáveis aleatórias independentes, com mesma média e variâncias V(X) = 0,5 e V(Y) = 2. O valor da média populacional é desconhecido e se propõe estimá-lo a partir do estimador B: B = aX + (1 - a)Y. Qual é o valor de a que produz o estimador mais eficiente? Multiplique o resultado por 5.

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Questões para Estudantes

há 12 meses

Respostas

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há 12 meses

Para encontrar o valor de \( a \) que produz o estimador mais eficiente \( B = aX + (1 - a)Y \), precisamos minimizar a variância do estimador \( B \). Sabemos que as variáveis \( X \) e \( Y \) são independentes, então a variância do estimador \( B \) é dada por: \[ V(B) = a^2 V(X) + (1 - a)^2 V(Y) \] Substituindo as variâncias: \[ V(B) = a^2 (0,5) + (1 - a)^2 (2) \] Expandindo a equação: \[ V(B) = 0,5a^2 + 2(1 - 2a + a^2) = 0,5a^2 + 2 - 4a + 2a^2 \] \[ V(B) = 2,5a^2 - 4a + 2 \] Para encontrar o valor de \( a \) que minimiza \( V(B) \), derivamos em relação a \( a \) e igualamos a zero: \[ \frac{dV(B)}{da} = 5a - 4 = 0 \] Resolvendo para \( a \): \[ 5a = 4 \implies a = \frac{4}{5} \] Agora, multiplicando o resultado por 5: \[ a \times 5 = \frac{4}{5} \times 5 = 4 \] Portanto, o valor de \( a \) que produz o estimador mais eficiente, multiplicado por 5, é 4.

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Em um concurso para professor do departamento de economia de determinada universidade, 12 candidatos foram aprovados e serão contratados ao longo de três anos. No primeiro ano, serão contratados 4 desses 12 candidatos. Os 12 candidatos estão divididos em 3 áreas: 6 em Microeconomia, 4 em Macroeconomia e 2 em Econometria. Os candidatos não estão classificados por nota, todos foram aprovados em igualdade de condições, e a discussão no departamento de economia é definir um critério para escolher os 4 primeiros candidatos a ingressar. Decide-se, então, fazer um sorteio aleatório para escolher esses 4 candidatos entre os 12 aprovados. Defina as variáveis aleatórias X, Y e Z da seguinte forma: X = número de candidatos na área de Microeconomia contratados no primeiro ano. Y = número de candidatos na área de Macroeconomia contratados no primeiro ano. Z = número de candidatos na área de Econometria contratados no primeiro ano. São corretas as afirmativas:

Ⓞ A probabilidade de ter exatamente 2 candidatos da área de Microeconomia e 1 de Macroeconomia entre os 4 contratados no primeiro ano é igual a 8/33.
① A probabilidade de ter exatamente 2 candidatos da área de Microeconomia entre os 4 contratados no primeiro ano é igual a 5/11.
② A probabilidade de ter pelo menos um candidato da área de Econometria entre os 4 contratados no primeiro ano é igual a 12/33.
③ E(X) = 1.
④ A probabilidade de ter exatamente 1 candidato da área de Microeconomia e 1 de Macroeconomia entre os 4 contratados no primeiro ano é igual a 8/165.

Considere o modelo de regressão linear abaixo: (1) ???? = ????0 + ????1????1 + ????2????2 + ????. Onde, ???? é um termo de erro tal que ????(????|????1, ????2) = 0 e ????????????(????|????1, ????2) = ????2. Suponha que esteja disponível uma amostra aleatória da população com ???? observações, {(????1????, ????2????, ????????): ???? = 1, 2, … , ????}, e que nenhuma das variáveis independentes seja constante. Suponha também que a correlação amostral entre ????1 e ????2 seja igual a zero. Decide-se, então, estimar também as duas equações abaixo pelo método de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO): (2) ???? = ????0 + ????1????1 + ????. (3) ???? = ????0 + ????2????2 + ????. Julgue as afirmativas abaixo como verdadeiras ou falsas:

Ⓞ Definindo �̂�1 como o estimador de MQO para ????1 na equação (1) e �̂�1 como o estimador de MQO para ????1 na equação (2), �̂�1 = �̂�1.
① Definindo �̂�0 como o estimador de MQO para ????0 na equação (1), �̂�0 como o estimador de MQO para ????0 na equação (2), e ????0 como o estimador de MQO para ????0 na equação (3), �̂�0 = �̂�0 + ????0.
② Definindo ????????????(�̂�1|????1, ????2) como a variância do estimador de MQO para ????1 na equação (1) e ????????????(�̂�1|????1) como a variância do estimador de MQO para ????1 na equação (2), ????????????(�̂�1|????1, ????2) = ????????????(�̂�1|????1).
③ Defina �̂�1???? como os resíduos de uma regressão simples de ????1 em ????2 (incluindo uma constante), usando essa mesma amostra. Então, podemos representar o estimador de MQO para ????1 na equação (1) pela seguinte equação: �̂�1 = ∑ �̂�1????/∑ (????1????−�̅�1)2.
④ Defina ????1^2 como o coeficiente de determinação da regressão correspondente a equação (1) e ????2^2 como o coeficiente de determinação da regressão correspondente a equação (2). Então, escolhendo um nível de significância, podemos testar a hipótese nula: ????0: ????2 = 0 contra a hipótese alternativa ????1: ????2 ≠ 0, usando o fato de que (????1^2 − ????2^2)/(1 − ????1^2)(???? − 2) ~????1,???? − 2.

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