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Seja X1, ..., Xn uma sequência de variáveis independentes e identicamente distribuídas, com distribuição Bernoulli com parâmetro p. Seja Xn=i=1nXin...

Seja X1, ..., Xn uma sequência de variáveis independentes e identicamente distribuídas, com distribuição Bernoulli com parâmetro p. Seja Xn=i=1nXin. Assinale a alternativa correta: Pela Lei Fraca dos Grandes Números, lim n → ∞ P ( | ¯¯¯¯¯ X n − p | ≥∈ ) = 1 Pelo Teorema Central do Limite, √ n ( ¯¯¯¯¯ X n − p ) converge em distribuição para N ( p , p − p 2 ) Pela Lei Fraca dos Grandes Números, P ( lim n → ∞ | ¯¯¯¯¯ X n − p | <∈ ) = 1 Pela Lei Fraca dos Grandes Números, lim n → ∞ P ( | ¯¯¯¯¯ X n − p | <∈ ) = 1 Pelo Teorema Central do Limite, √ n ( ¯¯¯¯¯ X n − p ) converge em distribuição para N ( 0 , 1 )

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A alternativa correta é: "Pela Lei Fraca dos Grandes Números, P ( lim n → ∞ | ¯¯¯¯¯ X n − p | <∈ ) = 1". A Lei Fraca dos Grandes Números afirma que a média amostral converge em probabilidade para o valor esperado da variável aleatória, ou seja, a medida que o tamanho da amostra aumenta, a média amostral se aproxima do valor esperado da variável aleatória. Portanto, a probabilidade de que a diferença entre a média amostral e o valor esperado seja menor que um valor epsilon tende a 1 quando o tamanho da amostra tende ao infinito.

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