Seja X variável aleatória com função de probabilidade dada por P (X=k) = p k(1 - p)1-k para K = 0 e 1, onde X = 1 está associado a um sucesso e X = 0 a um fracasso. Suponha que uma AAS, X1,X2, ... Xn é extraída para estimar p.
Se o método usado é de Máxima Verossimilhança, o estimador é:
Suponha que o estimador
do parâmetro populacional θ tem distribuição normal com média θ e variância igual a 4. Uma amostra de tamanho n = 16 é extraída obtendo-se 
= 7.
Supondo φ(1,5) ≅ 0,95 e φ(2) ≅ 0,975 , sendo φ (z) a função distribuição acumulada da normal-padrão.
Então, o intervalo para θ, com 95% de confiança, será:
Sejam X1,X2, ... Xn variáveis aleatórias independentes, todas com a mesma média μ e variâncias idênticas a σ2.
Então, de acordo com o TLC, é correto afirmar que a distribuição:
A seleção amostral pode ser feita, em geral, por dois métodos. As amostras podem ser probabilísticas e não probabilísticas. No caso de amostras não probabilísticas há uma preocupação com a representatividade, mas sem garantias da aleatoriedade.
Sobre esse tipo de seleção, é correto afirmar que:
O trecho sublinhado no texto 2 (linhas 13 e 14) está isolado pela pontuação e exerce a função sintática de
