Se a variável aleatória X tem distribuição normal com média \( \mu \) e variância \( \sigma^2 \), ou seja, \( X\,\sim\,N ( \mu, \sigma^2), s^2 = { \large \sum_{i=1}^n ( x_i - \bar{x})^2 \over n-1} \) (variância amostral) é a estimativa de \( \sigma^2 \) com base em uma amostra com n observações, [x₁, x₂, .... , x_n]. Assim, a variável \( T = { \large X - \mu \over s} \) tem distribuição t de Student com n – 1 graus de liberdade, ou seja, \( T\,\sim\, t_{n-1} \). Nesse caso, sabendo que \( P (T \le -2) = 0,031973 \), é correto afirmar que