# data[].attributes.body
Temos 3 propriedades primordiais para a probabilidade. Seja
P(A) = p

a probabilidade do evento A ocorrer, então

0 \leq P(A) \leq 1

se n possíveis resultados são todos aqueles de determinado experimento então:

P(A_1) + P(A_2) + ... + P(A_n) = 1
se um evento A não pode ocorrer, então:
P(A) = 0

# data[].attributes.body
Probabilidade é um número, cujo valor reside entre 0 (zero) e 1 (um), inclusive. Este número nos dá uma ideia da certeza que temos de que determinado evento pode ocorrer.

Assim, se existir um evento A, então se diz que p é a a probabilidade do evento A ocorrer, ou seja,
P(A) = p.

# data[].attributes.body
A variância amostral

S^2
é um estimador não viesado da variância populacional, ou seja,
S^2 = \hat{\sigma^2}.

A variância amostral é obtida por:
S^2 = \frac{1}{(n-1)} \sum_{i=1}^n (X_i - \bar{X})^2

# data[].attributes.body
É um conjunto de indivíduos, objetos ou variáveis aleatórias que é selecionado aleatoriamente a partir da população.

# data[].attributes.body
É o conjunto total, real ou teórico, de todos os possíveis indivíduos, objetos ou variáveis aleatórias que podem fazer parte de determinado experimento em estatística.

# data[].attributes.body
Em estatística, um experimento é qualquer procedimento, real ou imaginário, cujo resultado possa ser conhecido de antemão.

Um exemplo simples é o lançamento de uma moeda. Os possíveis resultados são cara ou coroa.

Outro exemplo simples é o lançamento de dados. No lançamento de um dado de seis faces, os possíveis resultados são as faces com os números 1, 2, 3, 4, 5 ou 6.

# data[].attributes.body
A média amostral
\bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i.
é uma estatística de posição.

Ela é um estimador não viesado da média populacional
\bar{X} = \hat{\mu}.

# data[].attributes.body
É o conjunto de um ou mais possíveis resultados de um experimento.

Por exemplo, se o evento A é aquele em que um número par é sorteado no lançamento de um dado, se o resultado for 2, 4 ou 6, se diz que o evento A ocorreu.

# data[].attributes.body
A mediana é outro estimador da média de uma distribuição de probabilidades.

Se uma amostra tiver
n
valores numéricos amostrados, e estes forem colocados em ordem crescente
X_1 \leq X_2 \leq X_3 \leq ... \leq X_n
então a mediana é definida por:
\tilde{X} = \begin{cases} X_{n/2}, \ \text{se} \ n \ \text{for\ ímpar} \\ \frac{1}{2} \, (X_{n/2} + X_{(n/2)+1}), , \ \text{se} \ n \ \text{for\ par}\end{cases}

# data[].attributes.body
Pode-se mostrar que a média
\bar{X}
de uma amostra de n elementos obtidos de uma população com média
\mu
e variância populacional
\sigma^2
então pode-se mostrar que
Z = \frac{(\bar{X} - \mu)}{S}\sqrt{n}
segue uma distribuição normal padrão.