Nível de dificuldade: Fácil.
Dica do expert: Quando falamos da área de Estatística, temos a distribuição normal como um modelo bastante útil devido ao fato de que aproxima de forma bastante satisfatória as curvas de frequências de medidas físicas. A curva que representa essa distribuição é conhecida como distribuição normal ou curva de Gauss. Essa curva representa uma função que possui propriedades peculiares e recebe esse nome devido a suposição que o cientista Gauss tenha sido a primeira pessoa a fazer uso de suas propriedades.
A distribuição normal possui dois parâmetros: a média e a variância. A média corresponde à medida de centralidade dos parâmetros e a variância (σ2>0) que descreve o seu grau de dispersão. Ainda, é comum se referir a dispersão em termos de unidades padrão, ou seja, desvio padrão (σ). Como qualquer outro modelo, dependendo dos parâmetros, teremos diferentes distribuições normais, sabendo que a variável X se distribui de forma contínua (variável contínua) de −∞<x<+∞ e a área total sob a curva do modelo é unitária (ou seja 1). Como esse gráfico é completamente simétrico em torno da média, significa dizer que a média, a mediana e a moda são todas coincidentes.
ALTERNATIVA CORRETA: C