amostra aleatória normal
Numa amostra aleatória normal, cada uma das v.a. segue uma mesma distribuição normal, X \sim N(\mu;\sigma^2). Nestas condições,
a soma de v.a. normais é modelada por
a média amostral é modelada por
descrição
Uma amostra aleatória normal é uma coleção de variáveis aleatórias (ver amostra aleatória)
em que cada v.a. é modelada por uma distribuição normal caracterizada pelos parâmetros:
\mu : a média populacional;
\sigma^2 : a variância populacional.
isto é, cada v.a. X_i verifica que
distribuição da soma de normais
Já foi visto que a «soma de normais independentes é modelada por uma normal» (ver soma de várias v.a. normais). Então, perante as n v.a. normais tem-se que:
A distribuição da soma tem estes parâmetros:
n \mu (média populacional para a soma) vem de:
n \sigma^2 (variância populacional para a soma) vem de:
pois a variância da soma de v.a. independentes é a soma das variâncias.
distribuição da média amostral de normais
Tendo uma amostra aleatória normal
em que cada uma das v.a. é caracterizada pela mesma distribuição normal X \sim N(\mu,\sigma^2) então a média amostral aleatória, \bar X, que também depende de uma soma de v.a., segue
Assim, \bar X, segue uma normal com estes parâmetros:
\mu (valor esperado da «média amostral aleatória») vem de
\frac{\sigma^2}{n} (variância populacional da v.a. média amostral) vem de
distribuição normal padrão
Com base na propriedade
segue a seguinte propriedade, que é usada na estatística inferencial,
em que
N(0;1) designa-se por distribuição normal padrão Z;
é frequente a letra Z indicar uma v.a. modelada por N(0;1);
o divisor \sigma/\sqrt{n} é o desvio padrão de \bar X.
referências online
referẽncias em livro
Bento Murteira, Carlos Silva Ribeiro, João Andrade e Silva, Carlos Pimenta. Introdução à Estatística. McGraw-Hill, 2010