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Os modelos lineares generalizados vêm se tornando fundamentais na área de análise estatística por unificarem vários procedimentos estatísticos e por apresentarem excepcionais características de desempenho em várias aplicações. Tais modelos pressupõem que a variável de resposta possui uma distribuição pertencente à família exponencial, definida pela seguinte expressão:
f (y | \theta, \phi) = exp {\bigg\{{y \theta - b (\theta) \over a (\phi)} + c (y, \phi) \bigg\}}.
Nessa expressão \theta e \phi são escalares e a(\phi), b (\theta) e c (y, \phi) são funções reais. Várias distribuições conhecidas podem ser expressas da forma da equação acima, como, por exemplo, a gaussiana. Para uma gaussiana de média 1 e variância 0,1, o valor de a (\phi) + 2 \times b(\theta) + c (y, \phi)é
Outras questões do mesmo concurso: INSS / Ana (INSS) / 2013 / Estatística
