Considere uma amostra aleatória de tamanho n para a variável aleatória X, de esperança matemática E(X) = \( \mu \) e variância finita Var(X) = \( \sigma^2 \). Considere \( \gamma \) um parâmetro desconhecido da distribuição de probabilidade de X e \( \Gamma \) = h(X₁, X₂,..., X_n) uma estatística que visa estimar \( \gamma \). A partir dessas informações, julgue o seguinte item.

Se \( lim_{n\rightarrow \infty}P(|\Gamma - \gamma| \ge \epsilon)=0 \) para qualquer \( \epsilon \ge 0 \), então\( \Gamma \) é um estimador consistente para \( \gamma \).