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Estatística Inferencial


Intervalo de Confiança
Duas Fases da Estatística
• Estatística Descritiva: descrever e estudar uma amostra.
• Estatística Indutiva (inferencial): a partir de uma amostra inferir
  sobre as características de uma população.
População vs. Amostra
  Podemos inferir (deduzir) determinadas características de uma
  população se extraímos uma amostra representativa desta

 População: colecção de unidades                  Amostra: Conjunto de dados ou
                                                  observações, recolhidos a partir
individuais (pessoas ou resultados                de um subconjunto da
 experimentais) com uma ou mais                   população, que se estuda com o
  características comuns, que se                  objectivo de tirar conclusões
       pretendem estudar.                         para a população de onde foi
                                                  recolhida


                                     amostragem
Amostragem
    Processo pelo qual se extraem dados de uma população
Existem vários tipos de amostragem:

• Amostragem Aleatória Simples: cada elemento da amostra é retirado
   aleatoriamente de toda a população (com ou sem reposição)
    cada possível amostra tem a mesma probabilidade de ser recolhida
• Amostragem Estratificada: subdividir a população em, pelo menos, dois
   subgrupos distintos que partilham alguma característica e, em seguida,
   recolher uma amostra de cada um dos subgrupos (estratos)
• Amostragem por clusters: dividir a população em secções (clusters);
   seleccionar aleatoriamente alguns desses clusters; escolher todos os
   membros dos clusters seleccionados.
Inferência Estatística
                         inferir certas características
                                          da população

                                            n indivíduos (ou objetos) da população
                                               ex: sortear n pixels de uma imagem
                             amostra               (com ou sem reposição)

                                            n realizações de uma v.a. X
                                              ex: medir a reflectância de um objeto
                                                   n vezes


distribuição conhecida/desconhecida                              
e/ou parâmetros desconhecidos
                                          a amostra constitui um conjunto de n v.a.
                                          X1, X2, ..., Xn independentes e identicamente
                                          distribuídas com distribuição FX


                                                                 
                                                          Amostra Aleatória
Parâmetro vs. Estatística
• Parâmetro – Medida usada para descrever a distribuição da
  população.
   – a média μ e o desvio padrão σ são parâmetros de uma distribuição
     Normal.
   – a probabilidade de sucesso p é um parâmetro da distribuição Binomial.


• Estatística – Função de uma amostra aleatória que não
  depende de parâmetros desconhecidos
   – Média amostral

   – Variância amostral

   – Amplitude da amostra
Estimação de Parâmetros
             População                             Amostra

      Distribuição da População              Distribuição Amostral
                                  estimar
      Parâmetros                             Estatísticas
            (valor fixo)                        (função da amostra)




                        pontual (estatísticas)
          Estimação
                        por intervalo (intervalos de confiança)



OBS: estatística: é a v.a. que estima (pontualmente) um parâmetro (populacional)
                  as vezes é chamada simplesmente de estimador
     estimativa: é o valor do estimador obtido para uma amostra específica
Intervalo de Confiança
É uma faixa de possíveis valores em torno da média amostral, e a
probabilidade de que esta faixa realmente contenha o valor real da média
da população
O Intervalo de confiança terá uma certa probabilidade chamada de nível
de confiança (simbolizada por 1 – ) de conter a média da população.

         Há uma probabilidade de 1 –  da
                                            1 – α = nível de confiança
         média estar contida no intervalo
         definido                           α = nível de significância (probabilidade de erro)

                                                     Há uma probabilidade  de a média
                                                     amostral estar fora do intervalo definido
                                                     (área hachurada)
                     1–α
/2                                            /2



                        x
          Intervalo de confiança
Intervalo de Confiança
                              Distribuição das médias amostrais

                    1–α
α /2                                     α /2


                      x                 s = desvio padrão da população
                     (μ)
                                        1 - α = grau de confiança
                                        Erro = z . Desvio padrão amostral
         z1                        z2
                  intervalo             e = z. s
                                                n
       x  erro               x  erro

           P( x  e    x  e) = 1  
Intervalo de Confiança
                    x  e    x  e ou  = x  e
Quando tem n > 30 e                                            Quando tem n > 30 e
s é conhecido                                                  σ é desconhecido

                                                                       SX
 : X  z.s X                              1-α
                                                             = X  z.
                                                                        n
          s
sX =                            Z/2        x      Z/2
            n         Região                                Região
                      Crítica   Zcrítico         Zcrítico   Crítica

           s                                                                 SX
 e = z.                                                               e = z.
                n                                                             n
                                                             Substitui o desvio padrão da
                                                             população s pelo desvio
                                                             padrão da amostra s
Intervalo de Confiança
Interpretação:                                       Se em um estudo, forem
                                                     retiradas várias amostras
                                                     aleatórias de tamanho n da
                                                     população e que, para cada
Amostra   20     30   40    50    60   70   80   X   amostra, seja construído
  1                                                  um intervalo de (1-) de
                                                     confiança para a variável
  2
                                                     desejada.
  3
  ...
  45
  46                                                  Os intervalos obtidos
   47                                                 serão diferentes, mas
  ...                                                 (1-)% destes intervalos
  98                                                  conterão entre os seus
  99                                                  intervalos o valor real do
 100
                           =50                       parâmetro.


Ao nível de 95% de confiança espera-se que em 100
intervalos para as amostras, 95 deles contenham a média μ
Exercícios
1) Determine o valor crítico Z  / 2 que corresponde ao grau de
confiança indicado:

a) 99%
b) 94%
c) 92%
d) 90%
Exercícios
 1) Um dos principais produtos de uma indústria siderúrgica é a
 folha de flandres. Havia uma preocupação com a possibilidade de
 haver um número de folhas fora da faixa de especificação de
 dureza (LIE = 58,0 HR e LSE = 64,0 HR). A partir desta
 informação a empresa decidiu estimar a dureza média das folhas
 de flandres () coletando uma amostra aleatória de 49 folhas.
  Medidas de dureza (HR) das folhas-de-flandres fabricadas pela
                          siderúrgica
    61,0     60,2     60,3     60,3     60,0    61,0     60,3
    60,0     60,0     60,9     61,0     61,2    59,2     60,9
    60,0     60,5     59,8     59,3     61,0    59,6     59,8
    59,6     60,1     58,0     59,8     58,9    57,6     58,0
    60,5     60,1     61,6     61,1     59,7    58,3     61,6
    59,5     59,0     60,3     58,7     59,6    54,2     60,3
    61,0     59,7     59,9     59,9     60,0    58,6     59,9

 Para um grau de confiança de 95%, determine a margem de erro (E) e o
intervalo de confiança para média populacional ().
Exercícios:




3) Uma máquina automática de suco industrial é regulada de modo
que a quantidade suprida de cada vez, tenha distribuição
aproximadamente normal com desvio-padrão de 35ml. Determine
um intervalo de 96% de confiança para a quantidade média de toda
produção, sabendo que uma amostra de 30 embalagens teve um
conteúdo médio de 290 ml.
Exercícios:

4) A Polícia Rodoviária faz mensalmente uma pesquisa para avaliar a
   velocidade desenvolvida nas rodovias durante o período de 2 às 4
   horas da madrugada. Num período de observação e em um trecho
   específico, 100 carros passaram por um aparelho de radar a uma
   velocidade média de 115 Km/h, com desvio padrão de 10 Km/h.
a) Construa um intervalo de 98% de confiança para a média da
    população;

5) Uma amostra aleatória de 40 contas não-comerciais na filial de um
banco acusou saldo médio de R$140,00 com desvio-padrão de
R$30,00.
a) Construa um intervalo de 95% confiança para a verdadeira média.
b) Construa um intervalo de 99% confiança para a verdadeira média.
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anteriores?

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  • 2. Duas Fases da Estatística • Estatística Descritiva: descrever e estudar uma amostra. • Estatística Indutiva (inferencial): a partir de uma amostra inferir sobre as características de uma população.
  • 3. População vs. Amostra Podemos inferir (deduzir) determinadas características de uma população se extraímos uma amostra representativa desta População: colecção de unidades Amostra: Conjunto de dados ou observações, recolhidos a partir individuais (pessoas ou resultados de um subconjunto da experimentais) com uma ou mais população, que se estuda com o características comuns, que se objectivo de tirar conclusões pretendem estudar. para a população de onde foi recolhida amostragem
  • 4. Amostragem Processo pelo qual se extraem dados de uma população Existem vários tipos de amostragem: • Amostragem Aleatória Simples: cada elemento da amostra é retirado aleatoriamente de toda a população (com ou sem reposição)  cada possível amostra tem a mesma probabilidade de ser recolhida • Amostragem Estratificada: subdividir a população em, pelo menos, dois subgrupos distintos que partilham alguma característica e, em seguida, recolher uma amostra de cada um dos subgrupos (estratos) • Amostragem por clusters: dividir a população em secções (clusters); seleccionar aleatoriamente alguns desses clusters; escolher todos os membros dos clusters seleccionados.
  • 5. Inferência Estatística inferir certas características da população n indivíduos (ou objetos) da população ex: sortear n pixels de uma imagem amostra (com ou sem reposição) n realizações de uma v.a. X ex: medir a reflectância de um objeto n vezes distribuição conhecida/desconhecida  e/ou parâmetros desconhecidos a amostra constitui um conjunto de n v.a. X1, X2, ..., Xn independentes e identicamente distribuídas com distribuição FX  Amostra Aleatória
  • 6. Parâmetro vs. Estatística • Parâmetro – Medida usada para descrever a distribuição da população. – a média μ e o desvio padrão σ são parâmetros de uma distribuição Normal. – a probabilidade de sucesso p é um parâmetro da distribuição Binomial. • Estatística – Função de uma amostra aleatória que não depende de parâmetros desconhecidos – Média amostral – Variância amostral – Amplitude da amostra
  • 7. Estimação de Parâmetros População Amostra Distribuição da População Distribuição Amostral estimar Parâmetros Estatísticas (valor fixo) (função da amostra) pontual (estatísticas) Estimação por intervalo (intervalos de confiança) OBS: estatística: é a v.a. que estima (pontualmente) um parâmetro (populacional) as vezes é chamada simplesmente de estimador estimativa: é o valor do estimador obtido para uma amostra específica
  • 8. Intervalo de Confiança É uma faixa de possíveis valores em torno da média amostral, e a probabilidade de que esta faixa realmente contenha o valor real da média da população O Intervalo de confiança terá uma certa probabilidade chamada de nível de confiança (simbolizada por 1 – ) de conter a média da população. Há uma probabilidade de 1 –  da 1 – α = nível de confiança média estar contida no intervalo definido α = nível de significância (probabilidade de erro) Há uma probabilidade  de a média amostral estar fora do intervalo definido (área hachurada) 1–α /2 /2 x Intervalo de confiança
  • 9. Intervalo de Confiança Distribuição das médias amostrais 1–α α /2 α /2 x s = desvio padrão da população (μ) 1 - α = grau de confiança Erro = z . Desvio padrão amostral z1 z2 intervalo e = z. s n x  erro x  erro P( x  e    x  e) = 1  
  • 10. Intervalo de Confiança x  e    x  e ou  = x  e Quando tem n > 30 e Quando tem n > 30 e s é conhecido σ é desconhecido SX  : X  z.s X 1-α  = X  z. n s sX = Z/2 x Z/2 n Região Região Crítica Zcrítico Zcrítico Crítica s SX e = z. e = z. n n Substitui o desvio padrão da população s pelo desvio padrão da amostra s
  • 11. Intervalo de Confiança Interpretação: Se em um estudo, forem retiradas várias amostras aleatórias de tamanho n da população e que, para cada Amostra 20 30 40 50 60 70 80 X amostra, seja construído 1 um intervalo de (1-) de confiança para a variável 2 desejada. 3 ... 45 46 Os intervalos obtidos 47 serão diferentes, mas ... (1-)% destes intervalos 98 conterão entre os seus 99 intervalos o valor real do 100 =50 parâmetro. Ao nível de 95% de confiança espera-se que em 100 intervalos para as amostras, 95 deles contenham a média μ
  • 12. Exercícios 1) Determine o valor crítico Z  / 2 que corresponde ao grau de confiança indicado: a) 99% b) 94% c) 92% d) 90%
  • 13. Exercícios 1) Um dos principais produtos de uma indústria siderúrgica é a folha de flandres. Havia uma preocupação com a possibilidade de haver um número de folhas fora da faixa de especificação de dureza (LIE = 58,0 HR e LSE = 64,0 HR). A partir desta informação a empresa decidiu estimar a dureza média das folhas de flandres () coletando uma amostra aleatória de 49 folhas. Medidas de dureza (HR) das folhas-de-flandres fabricadas pela siderúrgica 61,0 60,2 60,3 60,3 60,0 61,0 60,3 60,0 60,0 60,9 61,0 61,2 59,2 60,9 60,0 60,5 59,8 59,3 61,0 59,6 59,8 59,6 60,1 58,0 59,8 58,9 57,6 58,0 60,5 60,1 61,6 61,1 59,7 58,3 61,6 59,5 59,0 60,3 58,7 59,6 54,2 60,3 61,0 59,7 59,9 59,9 60,0 58,6 59,9 Para um grau de confiança de 95%, determine a margem de erro (E) e o intervalo de confiança para média populacional ().
  • 14. Exercícios: 3) Uma máquina automática de suco industrial é regulada de modo que a quantidade suprida de cada vez, tenha distribuição aproximadamente normal com desvio-padrão de 35ml. Determine um intervalo de 96% de confiança para a quantidade média de toda produção, sabendo que uma amostra de 30 embalagens teve um conteúdo médio de 290 ml.
  • 15. Exercícios: 4) A Polícia Rodoviária faz mensalmente uma pesquisa para avaliar a velocidade desenvolvida nas rodovias durante o período de 2 às 4 horas da madrugada. Num período de observação e em um trecho específico, 100 carros passaram por um aparelho de radar a uma velocidade média de 115 Km/h, com desvio padrão de 10 Km/h. a) Construa um intervalo de 98% de confiança para a média da população; 5) Uma amostra aleatória de 40 contas não-comerciais na filial de um banco acusou saldo médio de R$140,00 com desvio-padrão de R$30,00. a) Construa um intervalo de 95% confiança para a verdadeira média. b) Construa um intervalo de 99% confiança para a verdadeira média. c) A que conclusão podemos chegar com os resultados das opções anteriores?