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Responsável por entender o comportamento dos produtos oferecidos por determinado banco onde trabalhava, e preocupado com a quantidade enorme de dados disponíveis para a análise, um funcionário decidiu extrair um subconjunto desses dados.

Esse subconjunto é conhecido como

A amostra
B censo
C parâmetro
D população
E variável

Uma amostra aleatória de tamanho n deve ser particionada entre L estratos para a estimativa da média populacional μ . O tamanho da amostra para o estrato h, n h , e a respectiva variância do estimador da média, quando o inverso do tamanho do estrato for desprezível, podem ser obtidos por meio de:

I – Amostra Aleatória Simples para cada estrato, com V I = VAR( Y h ​ ) = (1-f) . n S 2 ​
II – repartição proporcional do tamanho final da amostra por n h = n. N N h ​ ​ , com V II = VAR( Y h ​ ) = n ( 1 − f ) ​ . ∑ h = 1 L ​ W h ​ S h 2 ​
III – repartição segundo Neyman-Tschuprow do tamanho final da amostra por n h = n. ∑ h = 1 L ​ N h ​ S h ​ N h ​ S h ​ ​ com V III = VAR( Y h ​ ) = n ( ∑ h = 1 L ​ W h ​ S h ​ ) 2 ​ − N ∑ h = 1 L ​ W h ​ S h 2 ​ ​ ,

onde f = n/N é a fração amostral, W h = N h /N é o tamanho relativo do estrato na população, e S h é o desvio padrão do estrato h na população.

De acordo com os três critérios de partição da amostra, podemos inferir que:

A V I ≤ V II ≤ V III
B V I ≤ V III ≤ V II
C V II ≤ V III ≤ V I
D V III ≤ V II ≤ V I
E V III ≤ V I ≤ V II