INFERÊNCIA ESTATÍSTICA

INFERÊNCIA ESTATÍSTICA

1. conceito

   • fazer afirmações probabilísticas sobre uma característica populacional através da amostra

2. População é

   • o conjunto constituído por elementos que apresentam pelo menos uma característica em comum
     • Estimação pontual
       • E as características numéricas de uma amostra ( ) são chamadas de estimadores pontuais
   • Parâmetros
     • As características numéricas de uma população, por exemplo, a média ( µ), a variância (σ² ) e proporção (p), são chamadas parâmetros.

3. Amostra é

   • um subconjunto da população.
     • para obter medidas numéricas da população, deve-se recorrer a estimativas amostrais, por gastar menos tempo ou por ter custos mais baixos.

4. Comoaração de fórmulas para as distribuições amostrais de proporções e de número de ocorrências

   • Proporções = p media - Desvio padrão (σ) = √ p(1 - p) /n ocorrências é μ(x) = n*p, onde 'n' é o tamanho da amostra e 'p' é a proporção populacional.
   • O desvio padrão da distribuição do número de ocorrências é σ(x) = √(n*p*(1-p)).

5. ESTIMAÇÃO

   • refere-se ao processo de usar dados de uma amostra para inferir informações sobre a probabilidade de um evento ocorrer em uma população maior.
     • As estimativas podem ser: pontuais ou intervalares.
       • Uma estimativa pontual é urna estimativa única de um parâmetro populacional.
       • Uma estimativa intervalar fornece um intervalo de valores possíveis, no qual se admite que esteja incluído o parâmetro populacional. Um grau de confiança é associado ao intervalo, indicando o grau de confiança atribuído ao intervalo estimado.

6. O intervalo de confiança para a média, quando o tamanho da amostra é grande (n � 30) e o desvio padrão conhecido, é determinado através de:

   • µ = X ± Z. σx
     • onde: x é a média amostral; o,, é o erro padrão da média e Z corresponde ao coeficiente de confiança escolhido. Os intervalos de confiança mais frequentemente utilizados são os de 90%, 95% e 99%.
       • σx = σx/ √n
         • A proximidade da média amostral em relação à média da distribuição amostral, em unidades efetivas, depende da variabilidade na distribuição amostral, ou seja, do desvio padrão amostral. Quanto maior o tamanho amostral, menor o desvio padrão da distribuição amostral.