7.5: Revisão da fórmula do capítulo
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7.1 O teorema do limite central para médias amostrais
O teorema do limite central para amostras significa:
\(\overline{X} \sim N\left(\mu_{\overline{x}}, \frac{\sigma}{\sqrt{n}}\right)\)
\(Z=\frac{\overline{X}-\mu_{\overline{X}}}{\sigma_{X}}=\frac{\overline{X}-\mu}{\sigma / \sqrt{n}}\)
A média\(\overline{X} : \mu_{\overline x}\)
Teorema do limite central para amostras de médias de pontuação z\(z=\frac{\overline{x}-\mu_{\overline{x}}}{\left(\frac{\sigma}{\sqrt{n}}\right)}\)
Erro padrão da média (desvio padrão)\((\overline{X}) ) : \frac{\sigma}{\sqrt{n}}\)
Fator de correção de população finita para a distribuição amostral de médias:\(Z=\frac{\overline{x}-\mu}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}} \cdot \sqrt{\frac{N-n}{N-1}}}\)
Fator de correção de população finita para a distribuição amostral de proporções:\(\sigma_{\mathrm{p}^{\prime}}=\sqrt{\frac{p(1-p)}{n}} \times \sqrt{\frac{N-n}{N-1}}\)