O documento discute conceitos básicos de inferência estatística, incluindo: 1) A inferência estatística é usada quando se sabe pouco sobre os parâmetros de uma população e a amostra é usada para formar uma opinião sobre o comportamento da variável na população. 2) Estimativas comuns incluem a média, variância, valores mínimos e máximos da amostra. 3) O tamanho da amostra é determinado pelo erro tolerável e nível de confiança desejado para estimar a

1. Caroline Godoy
Turma: Sistemas de Informação

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;

7. PARÂMETROS:
Descreve a característica da população
Ex:

8. - S2 é uma estimativa pontual para
2
n
( xi x )2
S2 i 1
n

10. Z ~ N (0;1)

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,

23. Introdução ao R

24. PRÓXIMA AULA:
08/05/2012