A distribuição normal e a distribuição t de Student são fundamentais na estatística inferencial, possibilitando análises probabilísticas e a construção de intervalos de confiança. Acerca desse tema, assinale a opção correta. A) A distribuição normal possui caudas mais largas do que a distribuição t de Student, independentemente do tamanho da amostra. B) A distribuição t de Student se aproxima da distribuição normal, à medida que o tamanho da amostra aumenta. C) A padronização da distribuição normal não altera seus parâmetros estatísticos, mantendo μ e σ² inalterados. D) O coeficiente de variação é utilizado para transformar uma variável normal em sua correspondente padronizada. E) O cálculo de probabilidades na distribuição normal é feito sem a necessidade de tabelas, pois todos os valores podem ser encontrados diretamente na fórmula da função densidade de probabilidade.

C) A padronização da distribuição normal não altera seus parâmetros estatísticos, mantendo μ e σ² inalterados.

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1Q981556 | Estatística, CESPE CEBRASPE, 2025

A distribuição normal e a distribuição t de Student são fundamentais na estatística inferencial, possibilitando análises probabilísticas e a construção de intervalos de confiança. Acerca desse tema, assinale a opção correta.

✂️ a) A distribuição normal possui caudas mais largas do que a distribuição t de Student, independentemente do tamanho da amostra.
✂️ b) A distribuição t de Student se aproxima da distribuição normal, à medida que o tamanho da amostra aumenta.
✂️ c) A padronização da distribuição normal não altera seus parâmetros estatísticos, mantendo μ e σ² inalterados.
✂️ d) O coeficiente de variação é utilizado para transformar uma variável normal em sua correspondente padronizada.
✂️ e) O cálculo de probabilidades na distribuição normal é feito sem a necessidade de tabelas, pois todos os valores podem ser encontrados diretamente na fórmula da função densidade de probabilidade.