No teorema do limite central, para n amostras aleatórias simples, retiradas de uma população com média μ e variância σ2 finita, a distribuição amos...

No teorema do limite central, para n amostras aleatórias simples, retiradas de uma população com média μ e variância σ2 finita, a distribuição amostral da média aproxima-se, para n grande, de uma distribuição normal, com média μ e variância σ2/n. E quanto maior o número dados da amostra maior a precisão para a média, pois quanto maior for n menor é σ2/n.
I - O Teorema Central do Limite (TLC) afirma que a distribuição amostral da média aproxima-se de uma curva normal, e, além disso, essa distribuição tem a mesma média que a população e variância.
II - Quanto maior o número de amostras, mais precisão teremos para a média, pois diminui conforme aumenta.
[object Object]
[object Object]
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
As asserções I e II são proposições falsas.