Considere uma amostra aleatória \( X_1, X_2, \cdots, X_n \) com cada \( X_i \) igualmente e independentemente distribuído, provenientes de uma população Normal com média \( \mu \) e variância \( \sigma^2 \). Sobre o processo de estimação pontual para os parâmetros desta população são realizadas as seguintes afirmações:
l. A média amostral calculada por \( \bar{X}_n = { \large \sum_{i=1}^n X_i \over n} \) é um estimador não tendencioso para \( \mu \).
ll. A variância amostral calculada por \( s^2 = { \large \sum_{i=1}^n (X_i - \bar{X}_n)^2 \over n -1} \) um estimador não tendencioso para σ2.
lll. A variância amostral calculada por \( \hat{ \sigma}^2 = { \large \sum_{i=1}^n (X_i - \bar{X}_n)^2 \over n} \) é um estimador consistente, porém apresenta um pequeno viés na estimação de σ2.
lV. Pode-se afirmar que \( var [ \bar{X}_n] = { \large \sigma \over \sqrt{n}} \).
Tendo como base estas afirmações, pode-se concluir que o número de afirmativas verdadeiras é
