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.
Se o estimador Sn converge em norma L1 para o parâmetro θ à
medida que o tamanho da amostra aumenta, então Sn converge
em probabilidade para θ.
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Lei FRACA dos grandes números: a média amostral converge para a média populacional à medida que aumenta o número de elementos na amostra. Em outras palavras, se o número de elementos da amostra for suficientemente grande, podemos dizer que a convergência é provável;
Lei FORTE dos grandes números: a média amostral converge quase certamente para o seu valor esperado quando se aumenta o número de elementos na amostra. A partir de um determinado n muito grande, a convergência é certa ou quase certa.
Ou seja, tenho uma escola de 100 alunos, quero fazer uma pesquisa com eles, quanto mais alunos eu pegar, mais probabilidade eu tenho de se obter a probabilidade do parâmetro 100.
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