Julgue os itens subsequentes, considerando que uma amostra aleatória simples W₁, ..., W_n  será retirada de uma distribuição W cuja função densidade é , em que w > 0, θ > 0 é um parâmetro desconhecido e exp(1) = 2,72.

Julgue os itens subsequentes, considerando que uma amostra aleatória simples W₁, ..., W_n  será retirada de uma distribuição W cuja função densidade é , em que w > 0, θ > 0 é um parâmetro desconhecido e exp(1) = 2,72.

Julgue os itens subsequentes, considerando que uma amostra aleatória simples W₁, ..., W_n  será retirada de uma distribuição W cuja função densidade é , em que w > 0, θ > 0 é um parâmetro desconhecido e exp(1) = 2,72.

Um estudo estatístico foi realizado para avaliar a relação entre o logaritmo do valor pago em um processo judicial de natureza trabalhista (Y) e o correspondente logaritmo do valor da causa (X). Para o estudo, foram selecionados ao acaso 301 processos judiciais trabalhistas. Observando-se o par de valores , (X_k Y_k) do k-ésimo processo, k = 1, 2, ..., 301, foram obtidos os resultados apresentados na tabela a seguir.

A partir dessas informações, julgue os itens de 86 a 95, considerando um modelo de regressão linear simples na forma Y_k = a + bX_k + e_k, em que a e b são os coeficientes do modelo, {e_k} representa uma sequência independente de erros aleatórios normais com média zero e variância σ2.

Um estudo estatístico foi realizado para avaliar a relação entre o logaritmo do valor pago em um processo judicial de natureza trabalhista (Y) e o correspondente logaritmo do valor da causa (X). Para o estudo, foram selecionados ao acaso 301 processos judiciais trabalhistas. Observando-se o par de valores , (X_k Y_k) do k-ésimo processo, k = 1, 2, ..., 301, foram obtidos os resultados apresentados na tabela a seguir.

A partir dessas informações, julgue os itens de 86 a 95, considerando um modelo de regressão linear simples na forma Y_k = a + bX_k + e_k, em que a e b são os coeficientes do modelo, {e_k} representa uma sequência independente de erros aleatórios normais com média zero e variância σ2.