Estatística

Uma amostra aleatória simples Y₁, Y₂,..., Y_n, retirada de uma população Bernoulli, é tal que

para y = 0 ou 1, 0 lt; θ lt; 1 e k = 1, 2, ..., n. O objetivo é efetuar inferências acerca do parâmetro θ mediante aplicação de métodos computacionais.

Considerando que para , represente a estimativa de θ obtida na r-ésima iteração de um algoritmo de estimação, julgue o seguinte item.

O amostrador de Gibbs, um algoritmo sequencial de Monte Carlo, permite simular a distribuição a priori do parâmetro θ, desde que a forma funcional da sua função de densidade, ƒ(θ), seja conhecida.