O objetivo central da Inferência Estatística é obter informações para uma população a partir do conhecimento de uma única amostra. Se, à medida que o tamanho da amostra aumenta, seu valor esperado converge para o parâmetro de interesse e sua variância converge para zero, caracteriza a seguinte propriedade do estimador:

Em uma empresa, cada cargo possui um valor de piso salarial. A tabela apresenta algumas informações sobre 4 valores de pisos.

Sabendo que a média aritmética dos valores desses quatros pisos salariais é R$ 2.550,00. o valor do piso salarial para o cargo C é de

A moda pode ser calculada para dados qualitativos nominais.

Uma amostra aleatória simples de tamanho !$ n=4 !$ , !$ X_1 !$, !$ X_2 !$, !$ X_3 !$, !$ X_4 !$, foi retirada de uma população cuja função de distribuição de probabilidade é representada pela expressão !$ P(X=x)=\pi^x(1-\pi)^{1-x} !$, na qual !$ x !$ pode assumir os valores 0 ou 1 e !$ \pi !$ é o parâmetro desconhecido que denota uma probabilidade.

A partir das informações anteriores, e considerando a estimação do parâmetro !$ \pi !$ e o teste da hipótese nula !$ H_0:\pi=0,5 !$ contra a
hipótese alternativa !$ H_1:\pi ≠ 0,5 !$, bem como sabendo que os valores observados na amostra foram 0,0,0,1, julgue o item a seguir.

Mantendo-se os mesmos valores 0,0,0,1 observados na amostra, o intervalo simétrico de 95% de confiança para !$ \pi !$ deve apresentar amplitude superior àquela proporcionada pelo intervalo simétrico de 99% de confiança para esse mesmo parâmetro.