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Suponha que T(X) seja uma estatística suficiente para o parâmetro θ de uma distribuição X. Nessa situação, para estimar o parâmetro θ, basta obter uma realização da estatística T(X).
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Considere uma distribuição cuja função de densidade tenha a forma f (x ) = exp{S(θ) T (x ) + h (x ) + c (θ)}, em que θ é o parâmetro desconhecido da distribuição, S e c são funções que dependem somente de θ, e T e h são funções que dependem somente de x . Nessa situação, pela regra da fatoração, S (θ) é estatística suficiente para o parâmetro θ.
Considerando que as variáveis X e Y estejam relacionadas de forma não linear, julgue o item abaixo.
O valor absoluto da correlação de Pearson entre X e Y é maior que o valor absoluto da correlação de Spearman entre essas variáveis.
O valor absoluto da correlação de Pearson entre X e Y é maior que o valor absoluto da correlação de Spearman entre essas variáveis.
Acerca de planejamento do tipo quadrado latino, julgue o próximo item.
A variável resposta é avaliada em todas as combinações possíveis de tratamentos.
A variável resposta é avaliada em todas as combinações possíveis de tratamentos.
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Considerando-se três tratamentos, A, B e C, em um planejamento fatorial fracionário 
conclui-se que o tratamento A está confundido com a interação entre os tratamentos B e C.
