Para calcular o erro padrão da estimativa, podemos usar a fórmula do intervalo de confiança: \[ \text{IC} = \bar{x} \pm z \cdot \text{erro padrão} \] Onde: - \(\bar{x}\) é a média da amostra, - \(z\) é o valor crítico da distribuição normal, - O intervalo de confiança é dado como (7,06 ≤ µ ≤ 12,94). Primeiro, encontramos a média da amostra (\(\bar{x}\)): \[ \bar{x} = \frac{7,06 + 12,94}{2} = \frac{20}{2} = 10 \] Agora, a amplitude do intervalo de confiança é: \[ 12,94 - 7,06 = 5,88 \] Como o intervalo de confiança é dado por: \[ \text{Amplitude} = 2 \cdot z \cdot \text{erro padrão} \] Podemos resolver para o erro padrão: \[ 5,88 = 2 \cdot z \cdot \text{erro padrão} \] Para um intervalo de confiança de 95%, usamos \(z = 1,96\): \[ 5,88 = 2 \cdot 1,96 \cdot \text{erro padrão} \] Agora, isolamos o erro padrão: \[ \text{erro padrão} = \frac{5,88}{2 \cdot 1,96} \] \[ \text{erro padrão} = \frac{5,88}{3,92} \approx 1,50 \] Portanto, o erro padrão da estimativa é igual a 1,50.