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.

No algoritmo de Metropolis-Hastings tem-se a forma iterativa , na qual ƒ representa a função de densidade a priori de θ, e gt; 0 representa um incremento aleatório. Nesse algoritmo, a probabilidade de aceitação do valor proposto como uma estimativa viável para o parâmetro de interesse é constante.