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Para se estimar a média de uma população com desvio padrão 15, foi retirada uma amostra de tamanho n, obtendo-se o seguinte intervalo de confiança (7,06 ≤ µ ≤12,94), com 95% de significância.
Assumindo que valores críticos tabelados z = 1,65 e z = 1,96, o erro padrão da estimativa é igual à:
a. 1,95
b. 3,04
c. 2,94
d. 1,65
e. 1,50
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Praticando Para o Saber

há 3 horas

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há 3 horas

Para calcular o erro padrão da estimativa, podemos usar a fórmula do intervalo de confiança para a média: \[ \text{Erro padrão} = \frac{\text{Amplitude do intervalo}}{2 \times z} \] A amplitude do intervalo de confiança é dada pela diferença entre os limites superior e inferior: \[ \text{Amplitude} = 12,94 - 7,06 = 5,88 \] Agora, usando o valor crítico z para 95% de significância, que é 1,96: \[ \text{Erro padrão} = \frac{5,88}{2 \times 1,96} \] Calculando: \[ \text{Erro padrão} = \frac{5,88}{3,92} \approx 1,50 \] Portanto, a resposta correta é: e) 1,50.

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O monitoramento extensivo de um sistema operacional de computador sugeriu que o tempo de resposta a um comando de edição específico tem distribuição normal com desvio padrão de 25 milissegundos.
Um novo sistema operacional foi instalado e desejamos estimar o tempo de resposta médio real μ???? do novo ambiente. Supondo que os tempos de resposta ainda tenham distribuição normal com s = 25, que tamanho de amostra é necessário para garantir que o intervalo de confiança de 95% resultante tenha uma amplitude de (no máximo) 10?
a. Uma vez que n deve ser um número inteiro, é necessário um tamanho de amostra de 98.
b. Uma vez que n deve ser um número inteiro, é necessário um tamanho de amostra de 95.
c. Uma vez que n deve ser um número inteiro, é necessário um tamanho de amostra de 90.
d. Uma vez que n deve ser um número inteiro, é necessário um tamanho de amostra de 97.
e. Uma vez que n deve ser um número inteiro, é necessário um tamanho de amostra de 100.

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