Em estatística, uma amostra é um conjunto de observações ou medidas coletadas de uma população, utilizada para fazer inferências sobre a população....

Para determinar a amostra ideal e a amostra mínima necessária para estudar uma população de 20.000 peças de uma linha produtiva, para conseguir um erro inferior a 4%, podemos usar a fórmula: \[ n = \frac{Z^2 \cdot p \cdot (1-p)}{E^2} \] Onde: - \( n \) = tamanho da amostra - \( Z \) = escore z correspondente ao nível de confiança desejado - \( p \) = proporção estimada de sucesso na população - \( E \) = margem de erro desejada Para um erro de 4%, o valor de \( E \) é 0,04. Considerando um nível de confiança de 95% (escore z de 1,96), e assumindo uma proporção de sucesso de 0,5 (para obter o tamanho máximo da amostra), podemos calcular: \[ n = \frac{1,96^2 \cdot 0,5 \cdot (1-0,5)}{0,04^2} \] \[ n = \frac{3,8416 \cdot 0,25}{0,0016} \] \[ n = \frac{0,9604}{0,0016} \] \[ n = 600,25 \] Portanto, a amostra ideal seria de aproximadamente 600 peças. Já a amostra mínima necessária seria ligeiramente menor que 600, devido ao arredondamento. Dessa forma, a resposta correta é: B) 607 e 625.