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O TLC é de extrema importância para a estatística inferencial e tem implicações
muito interessantes. Observe que, apesar de ele não dizer nada a respeito da
distribuição da população, afirma que a distribuição amostral da média aproximasse
de uma curva normal, e, além disso, essa distribuição tem a mesma média que
a população e variância σ² /n, isto é, a mesma variância que a população, mas
dividida por n. A partir desse resultado, concluímos que, quanto maior o número
de amostras, mais precisão teremos para a média, pois σ² /n diminui conforme n
aumenta!
De acordo com Morettin (2010), “sendo X uma variável com média μ e variância σ² finita, e x̅ a variável média amostral, então a variável
Z= x̅-μ / σ/√n = √n(x̅-μ) / σ
tem distribuição normal com média 0 e variância 1, ou seja, Z ~ N(0,1)”.
De acordo com Morettin (2010), “sendo X uma variável com média μ e variância σ² finita, e x̅ a variável média amostral, então a variável
Z= x̅-μ / σ/√n = √n(x̅-μ) / σ
tem distribuição normal com média 0 e variância 1, ou seja, Z ~ N(0,1)”.
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