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1. População estatística é o conjunto de todos os valores de uma variável aleatória cuja distribuição de probabilidade é conhecida. Amostra aleatória é um subconjunto de dados independentes e têm a mesma distribuição de probabilidade da população. Estatística é um valor obtido em função da amostra. Distribuição amostral é a distribuição de probabilidade da estatística.

2.
[12, 12], [12, 15], [12, 20], [15, 12], [15, 15], [15, 20], [20, 12], [20, 15], [20, 20]
[24,    27,     32,     27,     30,
35,     32,     35,     40]
[0.25,  0.1,    0.15,   0.1,    0.04,
0.06,   0.15,   0.06,   0.09]
a. X₊ = [24,  27,  30,  32,  35,   40]
P(X₊) = [0.25,    0.2, 0.4, 0.3, 0.12, 0.09]
b. X ~ X(µ, σ²)
X ~ X₊(2*µ, 2*σ²)
c. µ = ( 12*0.5 + 15*0.2 + 20*0.3 ) / 1 = 15
σ² = (12 − 15)² + (15 − 15)² + (20 − 15)² = 34
E(X₊) = (24×0.25 + 27×0.2 + 30×0.4 + 32×0.3 + 35×0.12 + 40×0.09) ÷ (0.25 + 0.2 + 0.4 + 0.3 + 0.12 + 0.09) = 30 = 2 * 15
V(X₊) = 34 * 2 = 68
d. E(X₊) = 20 * 15 = 300
V(X₊) = 20 * 34 = 1020

3. µ = 61.5 kg
σ = 12 kg
σ² = 144 kg
E(X) = 61.5 kg
raiz(V(X)) = 0.24 kg

4. Parâmetro são as constantes que caracterizam a distribuição de uma população. Estimadores são valores calculados em função da amostra que tentam descrever os parâmetros. Estimativa é um valor particular do estimador.

5. As propriedades dos estimadores são a imparcialidade, a eficiência e a consistência. Os melhores estimadores são os estimadores imparciais e com maior eficiência, isto é, que obtêm a menor variância.