Solo el 100% lo resolvió bien

Para calcular la varianza de la muestra, usamos la fórmula: $s^2 = \frac{\sum (x_i - \bar{x})^2}{n-1}$. Primero, calculamos la media: $\bar{x} = \frac{4+8+6+5+3}{5} = 5.2$. Luego, calculamos las diferencias al cuadrado: $(4-5.2)^2, (8-5.2)^2, (6-5.2)^2, (5-5.2)^2, (3-5.2)^2$ que son $1.44, 7.84, 0.64, 0.04, 4.84$. Sumamos: $1.44 + 7.84 + 0.64 + 0.04 + 4.84 = 14.8$. Finalmente, la varianza de la muestra es: $s^2 = \frac{14.8}{5-1} = 3.7$. Para la población, la varianza se calcula como: $\sigma^2 = \frac{\sum (x_i - \bar{x})^2}{n}$, que da $\sigma^2 = \frac{14.8}{5} = 2.96$. Por lo tanto, la varianza de la muestra (3.7) es mayor que la de la población (2.96).