Uma amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn foi retirada d...
Uma amostra aleatória simples X1, X2, ..., Xn foi retirada de uma distribuição contínua, em que θ é o parâmetro de interesse e Sn = S(X1, X2, ..., Xn) é o seu estimador. A respeito dessa amostra, julgue o próximo item.
O teorema limite central trata da convergência em
probabilidade do estimador Sn para o parâmetro θ.
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O teorema limite central trata da convergência em distribuição do estimador Sn para o parâmetro θ.
Teorema do Limite Central trata da aproximação de quaisquer distribuição para uma Normal, desde que seja "n" suficientemente grande.
Teorema limite central = distribuição
Lei dos grandes números = probabilidade
GAB E
Teorema central do limite -> a média converge a uma distribuição normal a medida que N aumenta. Isso nos permite inferir sobre a população a partir da média amostral, ou do desvio padrão amostral.
Lei dos grandes números: descreve o resultado da realização da mesma experiencia repetidas vezes. Isso permite inferir a partir de robustas informações a probabilidade de um evento acontecer.
- forte: convergência certa/quase certa
- fraca: converge em probabilidade
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