“O Teorema Central do Limite nos diz que conforme o tamanho da amostra aumenta, a distribuição amostral da média aproxima-se cada vez mais de uma distribuição normal. Portando a ideia é retirar várias amostras de uma mesma população, tomando a média de cada uma delas. A distribuição dessas médias é que tenderá a uma distribuição normal.” site: https://cursos.alura.com.br/forum/topico-teorema-do-limite-central-explicacao-148382, acesso 16 de setembro de 2025.

Principais Conceitos

• Distribuição Amostral da Média: É a distribuição de todas as possíveis médias amostrais que podem ser obtidas ao tirar amostras de uma população. 
• Independência e Distribuição Idêntica: As variáveis aleatórias devem ser independentes umas das outras e terem a mesma distribuição. 
• Distribuição Normal: Uma distribuição de probabilidade simétrica em forma de sino, caracterizada por sua média e desvio padrão. 

Condições do Teorema 

• O tamanho da amostra deve ser suficientemente grande. Geralmente, uma amostra com 30 ou mais observações é considerada adequada.
• A população da qual as amostras são tiradas deve ter uma média e um desvio padrão bem definidos.

site: https://pt.wikipedia.org/wiki/Teorema_central_do_limite, acesso 17 setembro 2025.

Variáveis aleatórias bidimensionais

Variável aleatória conjunta de duas variáveis 𝑋1 e 𝑋2?
Queremos observar conjunto de par de variáveis (𝑋1,𝑋2)

número de “caras” na primeira e na segunda jogadas de uma moeda.

site: https://www.ime.usp.br/~yambar/MAE0219/Aula%209%20Modelos%20Bidimensionais%20I/Aula%209%20Bidimensionais%20I.pdf, acesso 17 setembro 2025.