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Studi simulasi menggunakan metode bootstrap untuk mengevaluasi bias, standar error, interval kepercayaan, dan coverage probability pada distribusi normal, eksponensial, gamma, dan chi-square dengan berbagai ukuran sampel.

MODELO LINEAL

## 14. Resumo da aula Nesta aula, vimos que: - números pseudo-aleatórios podem ser gerados em R para diversas distribuições; - `set.seed()` é fundamental para reprodutibilidade; - simulação numérica permite estudar fenômenos probabilísticos e distribuições amostrais; - o bootstrap aproxima a distribuição de um estimador por reamostragem com reposição; - o pacote `boot` fornece uma implementação estruturada do bootstrap; - pacotes como `dplyr`, `ggplot2`, `plotly` e `boot` podem ser integrados em fluxos completos de análise.