Dica do autor: A distribuição normal é o clássico "curva do sino" e é completamente descrita por dois parâmetros: um que determina a posição no eixo dos valores (o local) e outro que determina a dispersão em torno desse ponto (a escala). O parâmetro de posição é a média populacional (μ) — é o centro da curva, onde a probabilidade se concentra — e o parâmetro de escala é o desvio padrão (σ) — que controla a largura da curva; quanto maior σ, mais achatada e larga fica a distribuição. A variância (σ²) é apenas o quadrado do desvio padrão e aparece frequentemente nas fórmulas, mas não é um segundo parâmetro distinto conceitualmente. Na prática, conhecendo μ e σ você consegue calcular qualquer probabilidade, quantil ou transformar para a normal padrão (Z = (X−μ)/σ). Vale lembrar o pulo do gato: na normal, média = mediana = moda, o que facilita interpretação e estimativas.

Alternativa A: INCORRETA. A variância é uma medida de dispersão válida (σ²), mas sozinha não basta — falta o parâmetro de posição (a média). Além disso, “significância” não é um parâmetro de uma distribuição; é um conceito de inferência estatística ligado a testes (nível de significância), portanto totalmente fora do contexto de parametrização da distribuição.

Alternativa B: INCORRETA. Moda e percentil são medidas descritivas: a moda é o valor mais frequente e percentis são posições na distribuição. Na normal, a moda coincide com a média, mas a parametrização padrão exige explicitamente a média como parâmetro de posição e o desvio padrão como parâmetro de escala. Percentil não é um parâmetro que, junto com a moda, caracterize formalmente a família normal.

Alternativa C: INCORRETA. Termos como “magnitude” e “confiabilidade” não são parâmetros estatísticos formais que definem a forma de uma distribuição. Essa alternativa é conceitualmente equivocada e não descreve os parâmetros que controlam localização e dispersão da curva normal.

Alternativa D: CORRETA. A média (μ) e o desvio padrão (σ) são os dois parâmetros que definem totalmente uma distribuição normal. A média posiciona o pico da curva e o desvio padrão determina sua largura. Com μ e σ você obtém a variância (σ²), os quantis, probabilidades e a transformação para a normal padrão, portanto essa é a resposta que bate com a definição clássica.

Alternativa E: INCORRETA. Embora na distribuição normal a mediana coincida numericamente com a média (por causa da simetria), a parametrização canônica é dada por média e desvio padrão. Dizer “mediana e desvio padrão” foge do padrão de definição e, em provas e prática estatística, espera‑se a dupla média + desvio padrão como resposta correta.

Resposta: Alternativa D