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Caroline Godoy
Turma: Sistemas de Informação
Já apresentado
• Distribuições de probabilidades: Qui-Quadrado, t-Student, F-Snedecor,
Normal, ...

• O pesquisador conhece muito pouco o comportamento dos dados e não
conhece os valores exatos dos parâmetros
    Ex: Se pudéssemos medir a altura de todos os brasileiros não
    precisaríamos da inferência pois teríamos a população;
    Ex: Tempo de duração de uma Lâmpada;

• Objetivo é avaliar as características de uma população que pode ser
representada por uma variável como altura dos brasileiros por ex;

• Se conhecêssemos a distribuição da variável não seria necessário aplicar a
inferência, mas sim apenas as distribuições como já visto;

• A amostra serve para formar uma opinião sobre o comportamento da
variável;

• É imprescindível explicitar qual a população investigada!
A estimativa é uma
característica da população
ESTIMATIVAS COMUNS:

• Média

• Variância

• Valor mínimo da amostra;

• Valor máximo da amostra;

• Amplitude amostral;
PARÂMETROS:

Descreve a característica da população

Ex:
-   S2   é uma estimativa pontual para
                                             2


                                 n
                                      ( xi       x )2
                         S2     i 1
                                         n
Z ~ N (0;1)
DETERMINAÇÃO DO TAMANHO DA AMOSTRA

• Para determinar o tamanho da amostra fixa-se o maior erro aceitável e o nível de
confiância desejável;



                       n
                                            n
                                       =
                         Média estimada com
                           maior precisão

• No planejamento o pesquisador estabelece o erro tolerável e para a estimação da média:

                                    e (x          )
DETERMINAÇÃO DO TAMANHO DA AMOSTRA

• O intervalo de confiança



• pode ser escrito como:




• Portanto,
Introdução ao R
PRÓXIMA AULA:

  08/05/2012

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  • 2.
  • 3.
  • 4. Já apresentado • Distribuições de probabilidades: Qui-Quadrado, t-Student, F-Snedecor, Normal, ... • O pesquisador conhece muito pouco o comportamento dos dados e não conhece os valores exatos dos parâmetros Ex: Se pudéssemos medir a altura de todos os brasileiros não precisaríamos da inferência pois teríamos a população; Ex: Tempo de duração de uma Lâmpada; • Objetivo é avaliar as características de uma população que pode ser representada por uma variável como altura dos brasileiros por ex; • Se conhecêssemos a distribuição da variável não seria necessário aplicar a inferência, mas sim apenas as distribuições como já visto; • A amostra serve para formar uma opinião sobre o comportamento da variável; • É imprescindível explicitar qual a população investigada!
  • 5. A estimativa é uma característica da população
  • 6. ESTIMATIVAS COMUNS: • Média • Variância • Valor mínimo da amostra; • Valor máximo da amostra; • Amplitude amostral;
  • 8. - S2 é uma estimativa pontual para 2 n ( xi x )2 S2 i 1 n
  • 9.
  • 10. Z ~ N (0;1)
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17. DETERMINAÇÃO DO TAMANHO DA AMOSTRA • Para determinar o tamanho da amostra fixa-se o maior erro aceitável e o nível de confiância desejável; n n = Média estimada com maior precisão • No planejamento o pesquisador estabelece o erro tolerável e para a estimação da média: e (x )
  • 18. DETERMINAÇÃO DO TAMANHO DA AMOSTRA • O intervalo de confiança • pode ser escrito como: • Portanto,
  • 19.
  • 20.
  • 21.
  • 22.
  • 24. PRÓXIMA AULA: 08/05/2012