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ID
1889245
Banca
FGV
Órgão
IBGE
Ano
2016
Provas
Disciplina
Biologia
Assuntos

O teorema central do limite, também referido como teorema do limite central, diz que “Se de uma população com parâmetros definidos (µ = média e σ2 = variância) se retirarem n amostras de tamanho suficientemente grande, a distribuição de Ẋ (média) será aproximadamente normal quando n tende ao infinito”. Isso é válido:

Alternativas
Comentários
  • Teorema central do limite afirma que quando o tamanho da amostra aumenta, a distribuição amostral da sua média aproxima-se cada vez mais de uma distribuição normal. A média de uma amostra de {\displaystyle n} elementos de uma população tende a uma distribuição normal. Pode-se pensar de forma empírica que ao nos distanciarmos da média, a probabilidade de ocorrência diminui, ou seja, é mais provável ocorrer um evento que se encontra próximo da média do que um evento de um dos extremos. Além disso, uma distribuição pode ganhar a forma de curva normal se possuir diferentes combinações para cada resultado possível do espaço amostral. Isso é válido (em se tratando de amostras discretas), para amostras suficientemente grandes da população. O suficientemente grande, varia de acordo com a população, para populações com distribuição quase simétrica, a amostra pode ser menor do que para populações cuja distribuição seja assimétrica. A curva normal obtida pode então ser convertida em uma curva binomial ou em uma curva de Poisson, e posteriormente pode-se ainda realizar uma correção de continuidade. A precisão da correção de continuidade também pode ser medida. Assim, é permitido inferir sobre a população através da média amostral e do desvio padrão amostral. Se extraíssemos todos os elementos da população, os dados sobre a amostra seriam exatamente iguais aos da população

     

    Fonte: https://pt.wikipedia.org/wiki/Teorema_central_do_limite

  • Uma razão para a distribuição Normal ser considerada tão importante é porque qualquer que seja a distribuição da variável de interesse para grande amostras, a distribuição das médias amostrais serão aproximadamente normalmente distribuídas, e tenderão a uma distribuição normal à medida que o tamanho de amostra crescer. Então podemos ter uma variável original com uma distribuição muito diferente da Normal (pode até mesmo ser discreta), mas se tomarmos várias amostras grandes desta distribuição, e então fizermos um histograma das médias amostrais, a forma se parecerá como uma curva Normal.

  • Pela teoria da imputação objetiva mataria isso o que você falou, pois o resultado morte da senhora não está dentro do alcance do tipo para o crime de assalto.