Para calcular o intervalo de confiança de 95% para a média, podemos usar a fórmula: \[ IC = \bar{x} \pm z \times \frac{s}{\sqrt{n}} \] onde: - \(\bar{x}\) é a média da amostra (5 metros), - \(z\) é o valor crítico para 95% de confiança (aproximadamente 1,96 para uma distribuição normal), - \(s\) é o desvio padrão da amostra (1 metro), - \(n\) é o tamanho da amostra (30). Primeiro, calculamos o erro padrão (EP): \[ EP = \frac{s}{\sqrt{n}} = \frac{1}{\sqrt{30}} \approx 0,1826 \] Agora, calculamos o intervalo de confiança: \[ IC = 5 \pm 1,96 \times 0,1826 \] Calculando: \[ 1,96 \times 0,1826 \approx 0,358 \] Portanto, o intervalo de confiança é: \[ IC = 5 \pm 0,358 \] Isso resulta em: \[ IC = (5 - 0,358; 5 + 0,358) \] \[ IC \approx (4,642; 5,358) \] Agora, analisando as alternativas: A) (4,5; 5,5) - Inclui o intervalo calculado. B) (4,8; 5,2) - Não inclui o intervalo. C) (4,9; 5,1) - Não inclui o intervalo. D) (4,7; 5,3) - Inclui o intervalo calculado. As alternativas A e D incluem o intervalo, mas a A é a que mais se aproxima do intervalo calculado. Portanto, a resposta correta é: A) (4,5; 5,5).