As distribuições amostrais são fundamentais no processo de inferência estatística, pois, para uma dada população, ao extrair diferentes amostras, o...

As distribuições amostrais são fundamentais no processo de inferência estatística, pois, para uma dada população, ao extrair diferentes amostras, o máximo possível delas e, para cada uma, se calcular um determinado parâmetro, como uma média, uma variância ou um desvio-padrão, o que se obtêm é uma distribuição amostral desse parâmetro. Apenas para ilustração, é o mesmo que pesquisar a renda média de uma população e, para isso, cada bairro da cidade representa uma amostra. A renda média de todos os bairros resultará em uma distribuição amostral dessa média. A partir desse contexto, indique qual das alternativas a seguir apresenta corretamente os conceitos de associados à amostra e à população. a. O terceiro teorema da distribuição amostral indica que a média amostral é igual à da população. b. Um exemplo de inferência estatística é definir, a partir de uma população, qual o valor da média amostral que a compõe. c. O tipo de notação definida é útil para distinguir se o parâmetro é amostral ou de amostragem. d. Na inferência estatística, os teoremas e hipóteses servem para dar maior confiabilidade à generalização. e. O processo de inferência estatística é sempre da população para a amostra, e não o contrário.