a su vez cada \(\overline{X}_n\ =\ \frac{1}{n}\sum_{i=1}^nX_i\). En total tenemos \(n=30\) m.a.s. \(X_i\ \sim N\left(\mu,\sigma^2\right)\) para cada la generación de cada valor de \(T\ \sim B\left(p\right)\), del cual, a su vez se generarán \(m=100\) muestras. Calculamos la varianza de los \(m=100\ \) valores de \(T\)\(S_{T,100}^2\). Finalmente, generamos \(\omega=30\) valores de \(S_{T,100}^2\) y le calculamos su error cuadrático medio \(\hat{\epsilon}\).