Estimação A estimação de um parâmetro, θ, de uma população pode ser feita por dois processos: Estimação Pontual e Estimação intervalar.

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Estimação A estimação de um parâmetro, θ, de uma população pode ser feita por dois processos: Estimação Pontual e Estimação intervalar."

Transcrição

1 Escola uperior de Tecologia de Viseu ETIMAÇÃO Estimação A estimação de um parâmetro, θ, de uma população pode ser feita por dois processos: Estimação Potual e Estimação itervalar. Exemplo: Num dos diversos estudos que levaram à proibição do uso de DDT, procedeu-se à medição da espessura de casca de ovos de falcões peregrios. Os dados recolhidos uma região em que ão se procede a exploração agrícola, e em que ão tiha havido uso de DDT, com o objectivo de servirem de padrão de comparação, costam a tabela seguite: 0,28 0,24 0,26 0,28 0,32 0,25 0,31 0,32 0,28 0,29 0,21 0,26 0,29 0,28 0,24 0,25 0,29 0,25 0,22 0,33 Carla Heriques e Mauel Reis Tabela: Espessura (mm) de ovos de falcão peregrio. Tratameto Estatístico de Dados 1

2 Escola uperior de Tecologia de Viseu ETIMAÇÃO upoha que a espessura, em mm, de ovos de falcão peregrio, X, segue uma distribuição ormal: X~N(µ,σ 2 ) A média da amostra recolhida é 0,28 + 0,24 + 0,26 + 0,28 + 0, ,33 x = = 0, A média amostral, x = 0, 2725, é uma estimativa potual da média populacioal descohecida µ. Carla Heriques e Mauel Reis Tratameto Estatístico de Dados 2

3 Escola uperior de Tecologia de Viseu ETIMAÇÃO Estimação itervalar. A estimação itervalar cosiste a determiação de um itervalo ode, com uma certa cofiaça (probabilidade), esteja o parâmetro θ descohecido. Para costruir um itervalo de cofiaça é ecessário idicar um valor λ, desigado por ível de cofiaça. λ probabilidade de o itervalo aleatório ]L1, L2[ coter o parâmetro θ: P( θ ]L1, L2[ ) = λ O itervalo ]L1, L2[ é desigado por itervalo de cofiaça para o parâmetro θ com um ível de cofiaça λ. Carla Heriques e Mauel Reis Tratameto Estatístico de Dados 3

4 Escola uperior de Tecologia de Viseu ETIMAÇÃO Depois de recolhida uma amostra aleatória, usam-se os valores observados dessa amostra, para calcular os valores observados das variáveis aleatórias L1 e L2, que se represetam, respectivamete, por l1 e l2. (l1, l2) é o itervalo de cofiaça cocreto para aquela amostra. e o ível de cofiaça é de 0,95, espera-se que 95% dos itervalos calculados com diferetes amostras icluam o parâmetro populacioal θ. Carla Heriques e Mauel Reis Tratameto Estatístico de Dados 4

5 Escola uperior de Tecologia de Viseu ETIMAÇÃO Observação: A utilização da estimação itervalar é preferível à estimação potual, a medida em que a primeira os dá iformação sobre a precisão e icerteza da estimação. Para exemplificar, determiemos um itervalo de cofiaça para µ (média populacioal da espessura, em mm, de ovos de falcão peregrio) com um ível de cofiaça de 95%. Pretede-se determiar um itervalo de cofiaça para µ com λ=0,95. Como X~N(µ,σ 2 ) e = 20 <30, o itervalo de cofiaça para µ é dada por (ver quadro): Carla Heriques e Mauel Reis X t ; X + t Tratameto Estatístico de Dados 5

6 Escola uperior de Tecologia de Viseu ETIMAÇÃO Determiemos t tal que P(-t<T<t) =λ, com T ~ t -1 P(-t<T<t) =0,95, com T ~ t 19 Etão P(T<t) =1-0,05/2 Ou seja, P(T<t)=0,975 t = TINV(0,05;19)=2,093 Como, x = 0,2725mm e s = 0,0332 mm o itervalo de cofiaça a 95% para a média populacioal µ é 0,0332 0,0332 0,2725 2,093 ;0,2725 2,093 = (0,257 ; 0,288) Com cofiaça a 95%, cocluímos que a espessura média de ovos de falcão peregrio se situa etre os valores 0,257mm e 0,288mm. Carla Heriques e Mauel Reis Tratameto Estatístico de Dados 6

7 Escola uperior de Tecologia de Viseu ETIMAÇÃO upohamos que o ivestigador pretede dimiuir a margem de erro (i.e.,aumetar a precisão do itervalo), matedo o ível de cofiaça. µ X t ;X + t Itervalo cetrado em X e com amplitude igual a 2 t X t X X + t Uma vez que, com probabilidade λ, o parâmetro populacioal µ está detro daquele itervalo, etão, o erro que cometemos usado X para estimar µ é, com probabilidade λ, iferior ou igual a t (metade da amplitude do itervalo). Erro máximo= t Carla Heriques e Mauel Reis Tratameto Estatístico de Dados 7

8 Escola uperior de Tecologia de Viseu ETIMAÇÃO No exemplo aterior obtivemos o seguite itervalo de cofiaça (0,257 ; 0,288), que tem amplitude igual a 0,031 (= 0,288 0,257). Cocluímos, com cofiaça a 95%, que a espessura média de ovos de falcão peregrio se situa etre os valores 0,257mm e 0,288mm. Ora, usado o valor de x = 0, 2725mm como estimativa potual de µ, o erro máximo desta estimação seria etão, 0,0155 (metade da amplitude). Carla Heriques e Mauel Reis Tratameto Estatístico de Dados 8

9 Escola uperior de Tecologia de Viseu ETIMAÇÃO Aumetado a dimesão da amostra, é possível dimiuir este erro (aumetar a precisão da estimação), matedo o ível de cofiaça. Para determiar a dimesão da amostra, de modo a que o erro cometido seja meor ou igual a um valor especificado, basta determiar tal que t erro especificado Imagiemos que o ivestigador pretedia um erro máximo meor ou igual 0,01, para o mesmo ível de cofiaça. Basta etão fazer, t 0,01 t t 0,01 0, ,0332 2,093 48, ,01 Carla Heriques e Mauel Reis Tratameto Estatístico de Dados 9

Capítulo 5- Introdução à Inferência estatística. (Versão: para o manual a partir de 2016/17)

Capítulo 5- Introdução à Inferência estatística. (Versão: para o manual a partir de 2016/17) Capítulo 5- Itrodução à Iferêcia estatística. (Versão: para o maual a partir de 2016/17) 1.1) Itrodução.(222)(Vídeo 39) Na iferêcia estatística, aalisamos e iterpretamos amostras com o objetivo de tirar

Leia mais

Capítulo 5- Introdução à Inferência estatística.

Capítulo 5- Introdução à Inferência estatística. Capítulo 5- Itrodução à Iferêcia estatística. 1.1) Itrodução.(184) Na iferêcia estatística, aalisamos e iterpretamos amostras com o objetivo de tirar coclusões acerca da população de ode se extraiu a amostra.

Leia mais

Cap. 4 - Estimação por Intervalo

Cap. 4 - Estimação por Intervalo Cap. 4 - Estimação por Itervalo Amostragem e iferêcia estatística População: cosiste a totalidade das observações em que estamos iteressados. Nº de observações a população é deomiado tamaho=n. Amostra:

Leia mais

1 Estimação de Parâmetros

1 Estimação de Parâmetros 1 Estimação de arâmetros Vários tipos de estudos tem o objetivo de obter coclusões fazer iferêcias a respeito de parâmetros de uma população. A impossibilidade de avaliar toda a população faz com que a

Leia mais

Teoria da Estimação 1

Teoria da Estimação 1 Teoria da Estimação 1 Um dos pricipais objetivos da estatística iferecial cosiste em estimar os valores de parâmetros populacioais descohecidos (estimação de parâmetros) utilizado dados amostrais. Etão,

Leia mais

ESTIMAÇÃO PARA A MÉDIA

ESTIMAÇÃO PARA A MÉDIA ESTIMAÇÃO PARA A MÉDIA Objetivo Estimar a média de uma variável aleatória, que represeta uma característica de iteresse de uma população, a partir de uma amostra. Vamos observar elemetos, extraídos ao

Leia mais

6.1 Estimativa de uma média populacional: grandes amostras. Definição: Um estimador é uma característica amostral (como a média amostral

6.1 Estimativa de uma média populacional: grandes amostras. Definição: Um estimador é uma característica amostral (como a média amostral 6 ESTIMAÇÃO 6.1 Estimativa de uma média populacioal: grades amostras Defiição: Um estimador é uma característica amostral (como a média amostral x ) utilizada para obter uma aproximação de um parâmetro

Leia mais

Intervalos Estatísticos para uma única Amostra - parte II

Intervalos Estatísticos para uma única Amostra - parte II Itervalos Estatísticos para uma úica Amostra - parte II Itervalo de cofiaça para proporção 2012/02 1 Itrodução 2 3 Objetivos Ao fial deste capítulo você deve ser capaz de: Costruir itervalos de cofiaça

Leia mais

e, respectivamente. Os valores tabelados para a distribuição t-student dependem do número de graus de liberdade ( n 1 e

e, respectivamente. Os valores tabelados para a distribuição t-student dependem do número de graus de liberdade ( n 1 e Prof. Jaete Pereira Amador 1 1 Itrodução Um fator de grade importâcia a pesquisa é saber calcular corretamete o tamaho da amostra que será trabalhada. Devemos ter em mete que as estatísticas calculadas

Leia mais

7. INTERVALOS DE CONFIANÇA

7. INTERVALOS DE CONFIANÇA 7 INTRVALOS D CONFIANÇA 00 stimação por itervalos,, é uma amostra aleatória de uma variável cuja distribuição depede do parâmetro θ Se L(,, ) e U(,, ) são duas fuções tais que L < U e P(L θ U), o itervalo

Leia mais

Testes de Hipóteses sobre uma Proporção Populacional

Testes de Hipóteses sobre uma Proporção Populacional Estatística II Atoio Roque Aula Testes de Hipóteses sobre uma Proporção Populacioal Seja o seguite problema: Estamos iteressados em saber que proporção de motoristas da população usa cito de seguraça regularmete.

Leia mais

Exame MACS- Inferência-Intervalos.

Exame MACS- Inferência-Intervalos. Exame MACS- Iferêcia-Itervalos. No iício deste capítulo, surgem algumas ideias que devemos ter presetes: O objectivo da iferêcia estatística é usar uma amostra e tirar coclusões para toda a população.

Leia mais

Stela Adami Vayego Estatística II CE003/DEST/UFPR

Stela Adami Vayego Estatística II CE003/DEST/UFPR Resumo 0 Estimação de parâmetros populacioais Defiição : Estimador e Estimativa Um estimador do parâmetro θ é qualquer fução das observações... isto é g(... ). O valor que g assume isto é g(x x... x )

Leia mais

ESTIMAÇÃO POR INTERVALO (INTERVALOS DE CONFIANÇA)

ESTIMAÇÃO POR INTERVALO (INTERVALOS DE CONFIANÇA) 06 ETIMÇÃO OR INTERVLO (INTERVLO DE CONINÇ) Cada um dos métodos de estimação potual permite associar a cada parâmetro populacioal um estimador. Ora a cada estimador estão associadas tatas estimativas diferetes

Leia mais

Estimadores de Momentos

Estimadores de Momentos Estimadores de Mometos A média populacioal é um caso particular daquilo que chamamos de mometo. Na realidade, ela é o primeiro mometo. Se X for uma v.a. cotíua, com desidade f(x; θ 1,..., θ r ), depededo

Leia mais

Intervalos de Confiança

Intervalos de Confiança Itervalos de Cofiaça Prof. Adriao Medoça Souza, Dr. Departameto de Estatística - PPGEMQ / PPGEP - UFSM - 0/9/008 Estimação de Parâmetros O objetivo da Estatística é a realização de iferêcias acerca de

Leia mais

σ = Proporção (estrato C): =

σ = Proporção (estrato C): = Ficha para praticar 16 1.1. Por exemplo: Amostra:.º 7 (Vera Lima).º 6 (Vasco Braga).º 5 (Berardo Silva).º (Liliaa Pires).º 1 (Joaa Cardoso).º 1 (Pedro Vieira).º (Aa Sousa).º 10 (Fracisco Medes) 1.. a)

Leia mais

INTERVALOS DE CONFIANÇA

INTERVALOS DE CONFIANÇA INTRVALOS D CONFIANÇA 014 stimação por itervalos 1,..., é uma amostra aleatória de uma variável cuja distribuição depede do parâmetro. Se L( 1,..., ) e U( 1,..., ) são duas fuções tais que L < U e P(L

Leia mais

Contabilometria. Prof.: Patricia Maria Bortolon, D. Sc.

Contabilometria. Prof.: Patricia Maria Bortolon, D. Sc. Cotabilometria Prof.: Patricia Maria Bortolo, D. Sc. Teste para Duas Amostras Fote: LEVINE, D. M.; STEPHAN, D. F.; KREHBIEL, T. C.; BERENSON, M. L.; Estatística Teoria e Aplicações, 5a. Edição, Editora

Leia mais

DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL E ESTIMAÇÃO PONTUAL INTRODUÇÃO ROTEIRO POPULAÇÃO E AMOSTRA. Estatística Aplicada à Engenharia

DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL E ESTIMAÇÃO PONTUAL INTRODUÇÃO ROTEIRO POPULAÇÃO E AMOSTRA. Estatística Aplicada à Engenharia ROTEIRO DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL E ESTIMAÇÃO PONTUAL 1. Itrodução. Teorema Cetral do Limite 3. Coceitos de estimação potual 4. Métodos de estimação potual 5. Referêcias Estatística Aplicada à Egeharia 1 Estatística

Leia mais

CAPÍTULO 6 ESTIMATIVA DE PARÂMETROS PPGEP. Introdução. Introdução. Estimativa de Parâmetros UFRGS

CAPÍTULO 6 ESTIMATIVA DE PARÂMETROS PPGEP. Introdução. Introdução. Estimativa de Parâmetros UFRGS CAPÍTULO 6 Itrodução Uma variável aleatória é caracterizada ou descrita pela sua distribuição de probabilidade. ETIMATIVA DE PARÂMETRO URG Em aplicações idustriais, as distribuições de probabilidade são

Leia mais

Objetivo. Estimar a média de uma variável aleatória X, que representa uma característica de interesse de uma população, a partir de uma amostra.

Objetivo. Estimar a média de uma variável aleatória X, que representa uma característica de interesse de uma população, a partir de uma amostra. Objetivo Estimar a média de uma variável aleatória X, que represeta uma característica de iteresse de uma população, a partir de uma amostra. Exemplos: : peso médio de homes a faixa etária de 20 a 30 aos,

Leia mais

Obtemos, então, uma amostra aleatória de tamanho n de X, que representamos por X 1, X 2,..., X n.

Obtemos, então, uma amostra aleatória de tamanho n de X, que representamos por X 1, X 2,..., X n. Vamos observar elemetos, extraídos ao acaso e com reposição da população; Para cada elemeto selecioado, observamos o valor da variável X de iteresse. Obtemos, etão, uma amostra aleatória de tamaho de X,

Leia mais

Comparação entre duas populações

Comparação entre duas populações Comparação etre duas populações AMOSTRAS INDEPENDENTES Comparação etre duas médias 3 Itrodução Em aplicações práticas é comum que o iteresse seja comparar as médias de duas diferetes populações (ambas

Leia mais

Stela Adami Vayego DEST/UFPR

Stela Adami Vayego DEST/UFPR Resumo 0 Estimação de parâmetros populacioais 9.. Itrodução Aqui estudaremos o problema de avaliar certas características dos elemetos da população (parâmetros), com base em operações com os dados de uma

Leia mais

MAE 116 Estimação para a média FEA - 2º Semestre de 2018

MAE 116 Estimação para a média FEA - 2º Semestre de 2018 MAE 116 Estimação para a média FEA - 2º Semestre de 2018 1 Objetivo da aula O objetivo é estimar a média de uma população (ou de uma variável aleatória) Vamos iicialmete estudar de forma empírica a distribuição

Leia mais

Como a dimensão da amostra é , o número de inquiridos correspondente é

Como a dimensão da amostra é , o número de inquiridos correspondente é 41. p ˆ 0, 5 e z 1, 960 Se a amplitude é 0,, etão a margem de erro é 0,1. 0,5 0,48 1,960 0,1 0,496 96 0,0510 0,496 0,0510 0,496 0,0510 Tema 5 71) 1.1 4 11 6% Como a dimesão da amostra é 15 800, o úmero

Leia mais

Distribuições Amostrais

Distribuições Amostrais Distribuições Amostrais O problema da iferêcia estatística: fazer uma afirmação sobre os parâmetros da população θ (média, variâcia, etc) através da amostra. Usaremos uma AAS de elemetos sorteados dessa

Leia mais

Objetivo. Estimar a média µ de uma variável aleatória X, que representa uma característica de interesse de uma população, a partir de uma amostra.

Objetivo. Estimar a média µ de uma variável aleatória X, que representa uma característica de interesse de uma população, a partir de uma amostra. ESTIMAÇÃO PARA A MÉDIAM Objetivo Estimar a média µ de uma variável aleatória X, que represeta uma característica de iteresse de uma população, a partir de uma amostra. Exemplos: µ : peso médio de homes

Leia mais

Avaliação de Desempenho de Sistemas Discretos

Avaliação de Desempenho de Sistemas Discretos Distribuições Comus Avaliação de Desempeho de Sistemas Discretos Probabilidade e Estatística 2 Uiforme Normal Poisso Hipergeométrica Biomial Studet's Geométrica Logormal Expoecial Beta Gamma Qui-Quadrado

Leia mais

Caderno de Exercício 2

Caderno de Exercício 2 1 Cadero de Exercício Estimação Potual e Itervalos de Cofiaça 1. Exercícios Aulas 1. Exercício 8.6 do livro Statistics for Ecoomics ad Busiess. O úmero de adares vedidos em cada dia por uma empresa imobiliária

Leia mais

ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS

ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS 1 Estimação de Parâmetros uiverso do estudo (população) dados observados O raciocíio idutivo da estimação de parâmetros Estimação de Parâmetros POPULAÇÃO p =? AMOSTRA Observações:

Leia mais

Revisando... Distribuição Amostral da Média

Revisando... Distribuição Amostral da Média Estatística Aplicada II DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL MÉDIA AULA 08/08/16 Prof a Lilia M. Lima Cuha Agosto de 016 Revisado... Distribuição Amostral da Média Seja X uma v. a. de uma população com média µ e variâcia

Leia mais

MAE Introdução à Probabilidade e Estatística II Resolução Lista 1

MAE Introdução à Probabilidade e Estatística II Resolução Lista 1 MAE 229 - Itrodução à Probabilidade e Estatística II Resolução Lista 1 Professor: Pedro Moretti Exercício 1 (a) Fazer histograma usado os seguites dados: Distribuição de probabilidade da variável X: X

Leia mais

Estimativa de Parâmetros

Estimativa de Parâmetros Estimativa de Parâmetros ENG09004 04/ Prof. Alexadre Pedott pedott@producao.ufrgs.br Trabalho em Grupo Primeira Etrega: 7/0/04. Plao de Amostragem - Cotexto - Tipo de dado, frequêcia de coleta, quatidade

Leia mais

Métodos Numéricos e Estatísticos Parte II-Métodos Estatísticos Estimação pontual e intervalar

Métodos Numéricos e Estatísticos Parte II-Métodos Estatísticos Estimação pontual e intervalar potual por itervalos Métodos Numéricos e Estatísticos Parte II-Métodos Estatísticos potual e itervalar Lic. Eg. Biomédica e Bioegeharia-2009/2010 potual por itervalos A Teoria das Probabilidades cosiste

Leia mais

NOTAS DE AULA: DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL E INTERVALOS DE CONFIANÇA

NOTAS DE AULA: DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL E INTERVALOS DE CONFIANÇA NOTAS DE AULA: DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL E INTERVALOS DE CONFIANÇA Objetivos da aula: Compreeder que um estimador é uma variável aleatória e, portato, pode-se estabelecer sua distribuição probabilística; Estabelecer

Leia mais

Mestrado Integrado em Engenharia Civil. Disciplina: TRANSPORTES. Sessão Prática 4: Amostragem

Mestrado Integrado em Engenharia Civil. Disciplina: TRANSPORTES. Sessão Prática 4: Amostragem Mestrado Itegrado em Egeharia Civil Disciplia: TRNSPORTES Prof. Resposável: José Mauel Viegas Sessão Prática 4: mostragem Istituto Superior Técico / Mestrado Itegrado Egª Civil Trasportes ulas Práticas

Leia mais

Estatística II Licenciatura em Gestão TESTE I

Estatística II Licenciatura em Gestão TESTE I Estatística II Liceciatura em Gestão 1 o semestre 2015/2016 14/01/2016 09:00 Nome N o Espaço reservado a classificações A utilização do telemóvel, em qualquer circustâcia, é motivo suficiete para a aulação

Leia mais

Unidade IX Estimação

Unidade IX Estimação Uidade IX Estimação 6/09/07 Itervalos de cofiaça ii. Para a difereça etre médias de duas populações (μ μ ) caso : Variâcias cohecidas Pressupostos: 6/09/07 x - x x - x ; N é - x x ) ( x x x x E ) ( x x

Leia mais

Introdução. Exemplos. Comparar três lojas quanto ao volume médio de vendas. ...

Introdução. Exemplos. Comparar três lojas quanto ao volume médio de vendas. ... Itrodução Exemplos Para curar uma certa doeça existem quatro tratametos possíveis: A, B, C e D. Pretede-se saber se existem difereças sigificativas os tratametos o que diz respeito ao tempo ecessário para

Leia mais

3 Introdução à inferência estatística

3 Introdução à inferência estatística 3 Itrodução à iferêcia estatística Itrodução à iferêcia estatística Pág. 00 1.1. Este tipo de estudos as sodages eleitorais têm como objetivo aferir o setido de voto dos eleitores. Isto permite, ão só

Leia mais

Estimação da média populacional

Estimação da média populacional Estimação da média populacioal 1 MÉTODO ESTATÍSTICO Aálise Descritiva Teoria das Probabilidades Iferêcia Os dados efetivamete observados parecem mostrar que...? Se a distribuição dos dados seguir uma certa

Leia mais

ESTIMAÇÃO DA PROPORÇÃO POPULACIONAL p

ESTIMAÇÃO DA PROPORÇÃO POPULACIONAL p ESTIMAÇÃO DA PROPORÇÃO POPULACIONAL p Objetivo Estimar uma proporção p (descohecida) de elemetos em uma população, apresetado certa característica de iteresse, a partir da iformação forecida por uma amostra.

Leia mais

d) A partir do item c) encontre um estimador não viciado para σ 2.

d) A partir do item c) encontre um estimador não viciado para σ 2. Uiversidade de Brasília Departameto de Estatística 6 a Lista de PE 1 Seja X 1,, X ) uma AAS tal que EX i ) = µ e VarX i ) = σ 2 a) Ecotre EXi 2 ) e E X 2) b) Calcule EX i X) X i X) 2 c) Se T =, mostre

Leia mais

Estimação da média populacional

Estimação da média populacional Estimação da média populacioal 1 MÉTODO ESTATÍSTICO Aálise Descritiva Teoria das Probabilidades Iferêcia Os dados efetivamete observados parecem mostrar que...? Se a distribuição dos dados seguir uma certa

Leia mais

Exercícios de Intervalos de Confiança para media, variância e proporção

Exercícios de Intervalos de Confiança para media, variância e proporção Exercícios de Itervalos de Cofiaça para media, variâcia e proporção 1. Se uma amostra aleatória =5, tem uma média amostral de 51,3 e uma desvio padrão populacioal de σ=. Costrua o itervalo com 95% de cofiaça

Leia mais

Estimar uma proporção p (desconhecida) de elementos em uma população, apresentando certa característica de interesse, a partir da informação

Estimar uma proporção p (desconhecida) de elementos em uma população, apresentando certa característica de interesse, a partir da informação ESTIMAÇÃO DA PROPORÇÃO POPULACIONAL p 1 Objetivo Estimar uma proporção p (descohecida) de elemetos em uma população, apresetado certa característica de iteresse, a partir da iformação forecida por uma

Leia mais

Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER ANO Teste de Hipótese

Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER ANO Teste de Hipótese Estatística: Aplicação ao Sesoriameto Remoto SER 4 - ANO 18 Teste de Hipótese Camilo Daleles Reó camilo@dpi.ipe.br http://www.dpi.ipe.br/~camilo/estatistica/ Estimação de Parâmetros Como já foi visto,

Leia mais

Estimação de Parâmetros. 1. Introdução

Estimação de Parâmetros. 1. Introdução Estimação de Parâmetros. Itrodução O objetivo da Estatística é a realização de iferêcia acerca de uma população, baseadas as iformações amostrais. Como as populações são caracterizados por medidas uméricas

Leia mais

Teorema do Limite Central, distribuição amostral, estimação por ponto e intervalo de confiança

Teorema do Limite Central, distribuição amostral, estimação por ponto e intervalo de confiança Teorema do Limite Cetral, distribuição amostral, estimação por poto e itervalo de cofiaça Prof. Marcos Pó Métodos Quatitativos para Ciêcias Sociais Distribuição amostral Duas amostrages iguais oriudas

Leia mais

CAPÍTULO 6 - ESTIMAÇÃO E TESTES DE HIPÓTESES

CAPÍTULO 6 - ESTIMAÇÃO E TESTES DE HIPÓTESES CAPÍTULO 6 - ESTIMAÇÃO E TESTES DE HIPÓTESES 6. INTRODUÇÃO INFERÊNCIA ESTATÍSTICA Estimação por poto por itervalo Testes de Hipóteses População X θ =? Amostra θ Iferêcia Estatística X, X,..., X 6. ESTIMAÇÃO

Leia mais

TRANSPORTES. Sessão Prática 4 Amostragem de escalares

TRANSPORTES. Sessão Prática 4 Amostragem de escalares Mestrado Itegrado em Egeharia Civil TRNPORTE Prof. Resposável: Luis Picado atos essão Prática 4 mostragem de escalares Istituto uperior Técico / Mestrado Itegrado Egeharia Civil Trasportes ulas Práticas

Leia mais

Teorema do limite central e es/mação da proporção populacional p

Teorema do limite central e es/mação da proporção populacional p Teorema do limite cetral e es/mação da proporção populacioal p 1 RESULTADO 1: Relembrado resultados importates Seja uma amostra aleatória de tamaho de uma variável aleatória X, com média µ e variâcia σ.temos

Leia mais

Lista IC, tamanho de amostra e TH

Lista IC, tamanho de amostra e TH Lista IC, tamaho de amostra e TH 1. Cosidere a amostra abaixo e costrua um itervalo de cofiaça para a média populacioal. Cosidere um ível de cofiaça de 99%. 17 3 19 3 3 1 18 0 13 17 16 Como ão temos o

Leia mais

Teorema do Limite Central, distribuição amostral, estimação por ponto e intervalo de confiança

Teorema do Limite Central, distribuição amostral, estimação por ponto e intervalo de confiança Teorema do Limite Cetral, distribuição amostral, estimação por poto e itervalo de cofiaça Prof. Marcos Pó Métodos Quatitativos para Ciêcias Sociais Distribuição amostral Duas amostrages iguais oriudas

Leia mais

MAE116 Noções de Estatística

MAE116 Noções de Estatística Exercício 1 A Secretaria de Saúde de um muicípio vem realizado um programa educativo etre as gestates mostrado a importâcia da amametação. Para averiguar a eficácia do programa pretede-se realizar uma

Leia mais

Nosso objetivo agora é estudar a média de uma variável quantitativa X. Denotamos a média desconhecida como E(X)=µ

Nosso objetivo agora é estudar a média de uma variável quantitativa X. Denotamos a média desconhecida como E(X)=µ TESTE DE HIPÓTESES PARA A MÉDIA POPULACIONAL µ Nosso objetivo agora é estudar a média de uma variável quatitativa X. Deotamos a média descohecida como E(X)µ Mais precisamete, estimamos a média µ, costruímos

Leia mais

Faculdade de Economia Universidade Nova de Lisboa ESTATÍSTICA. Exame Final 2ª Época 26 de Junho de Grupo I (3 valores)

Faculdade de Economia Universidade Nova de Lisboa ESTATÍSTICA. Exame Final 2ª Época 26 de Junho de Grupo I (3 valores) Faculdade de Ecoomia Uiversidade Nova de Lisboa ESTATÍSTIA Exame Fial ª Época 6 de Juho de 00 Ateção:. Respoda a cada grupo em folhas separadas. Idetifique todas as folhas.. Todas as respostas devem ser

Leia mais

ESTIMAÇÃO INTERVALAR. O intervalo aleatório [T 1,T 2 ] é chamado um intervalo de 100(1 α)% de confiança para

ESTIMAÇÃO INTERVALAR. O intervalo aleatório [T 1,T 2 ] é chamado um intervalo de 100(1 α)% de confiança para SUMÁRIO Estiação Itervalar. Quatidade ivotal................................... Método da Quatidade ivotal....................... 3.. Itervalos para opulações Norais - ua aostra............ 4..3 Itervalos

Leia mais

INFERÊNCIA. Fazer inferência (ou inferir) = tirar conclusões

INFERÊNCIA. Fazer inferência (ou inferir) = tirar conclusões INFERÊNCIA Fazer iferêcia (ou iferir) = tirar coclusões Iferêcia Estatística: cojuto de métodos de aálise estatística que permitem tirar coclusões sobre uma população com base em somete uma parte dela

Leia mais

Virgílio A. F. Almeida DCC-UFMG 1/2005

Virgílio A. F. Almeida DCC-UFMG 1/2005 Virgílio A. F. Almeida DCC-UFMG 1/005 !" # Comparado quatitativamete sistemas eperimetais: Algoritmos, protótipos, modelos, etc Sigificado de uma amostra Itervalos de cofiaça Tomado decisões e comparado

Leia mais

INFERÊNCIA ESTATÍSTICA: ESTIMAÇÂO PONTUAL E INTERVALOS DE CONFIANÇA

INFERÊNCIA ESTATÍSTICA: ESTIMAÇÂO PONTUAL E INTERVALOS DE CONFIANÇA INFRÊNCIA STATÍSTICA: STIMAÇÂO PONTUAL INTRVALOS D CONFIANÇA 0 Problemas de iferêcia Iferir sigifica faer afirmações sobre algo descohecido. A iferêcia estatística tem como objetivo faer afirmações sobre

Leia mais

ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS

ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS 1 Estimação de Parâmetros uiverso do estudo (população) dados observados O raciocíio idutivo da estimação de parâmetros Estimação de Parâmetros População p Amostra X S pˆ (parâmetros:

Leia mais

Distribuições Amostrais

Distribuições Amostrais 9/3/06 Uiversidade Federal do Pará Istituto de Tecologia Estatística Aplicada I Prof. Dr. Jorge Teófilo de Barros Lopes Campus de Belém Curso de Egeharia Mecâica 3/09/06 3:38 ESTATÍSTICA APLICADA I - Teoria

Leia mais

Sumário. 2 Índice Remissivo 17

Sumário. 2 Índice Remissivo 17 i Sumário 1 Itrodução à Iferêcia Estatística 1 1.1 Defiições Básicas................................... 1 1.2 Amostragem....................................... 2 1.2.1 Tipos de Amostragem.............................

Leia mais

Inferência Estatística

Inferência Estatística Iferêcia Estatística opulação Amostra Itroduç Itrodução à Iferêcia Estatística Como tirar coclusões tomar decisões a partir de iformação parcial / icompleta (amostra) projectado /geeralizado resultados

Leia mais

Distribuições Amostrais

Distribuições Amostrais 7/3/07 Uiversidade Federal do Pará Istituto de Tecologia Estatística Aplicada I Prof. Dr. Jorge Teófilo de Barros Lopes Campus de Belém Curso de Egeharia Mecâica 3/07/07 09:3 ESTATÍSTICA APLICADA I - Teoria

Leia mais

Probabilidades e Estatística LEE, LEIC-A, LEIC-T, LEMat, LERC, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEMec, MEQ

Probabilidades e Estatística LEE, LEIC-A, LEIC-T, LEMat, LERC, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEMec, MEQ Duração: 90 miutos Grupo I Probabilidades e Estatística LEE, LEIC-A, LEIC-T, LEMat, LERC, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEMec, MEQ Justifique coveietemete todas as respostas 1 o semestre 2017/2018 11/01/2018

Leia mais

MAE0229 Introdução à Probabilidade e à Estatística II

MAE0229 Introdução à Probabilidade e à Estatística II Exercício : Sabe-se que o tempo de viagem de um local A a zoa orte de São Paulo até a USP segue uma distribuição ormal com desvio padrão 9 miutos. Em 200 dias aotou-se o tempo gasto para vir desse poto

Leia mais

Probabilidades e Estatística LEAN, LEGI, LEGM, LMAC, MEAer, MEAmbi, MEC

Probabilidades e Estatística LEAN, LEGI, LEGM, LMAC, MEAer, MEAmbi, MEC Duração: 90 miutos Grupo I Probabilidades e Estatística LEAN, LEGI, LEGM, LMAC, MEAer, MEAmbi, MEC Justifique coveietemete todas as respostas o semestre 207/208 /0/208 09:00 2 o teste A 0 valores. Admita

Leia mais

Exame Final Nacional de Matemática Aplicada às Ciências Sociais a Fase

Exame Final Nacional de Matemática Aplicada às Ciências Sociais a Fase Exame Fial Nacioal de Matemática Aplicada às Ciêcias Sociais 006 -. a Fase Proposta de resolução 1. 1.1. 1.1.1. Utilizado a iformação da tabela dada e idetificado o úmero de votos de cada partido com a

Leia mais

Estatística. Estatística II - Administração. Prof. Dr. Marcelo Tavares. Distribuições de amostragem. Estatística Descritiva X Estatística Inferencial

Estatística. Estatística II - Administração. Prof. Dr. Marcelo Tavares. Distribuições de amostragem. Estatística Descritiva X Estatística Inferencial Estatística II - Admiistração Prof. Dr. Marcelo Tavares Distribuições de amostragem Na iferêcia estatística vamos apresetar os argumetos estatísticos para fazer afirmações sobre as características de uma

Leia mais

n ) uma amostra aleatória da variável aleatória X.

n ) uma amostra aleatória da variável aleatória X. - Distribuições amostrais Cosidere uma população de objetos dos quais estamos iteressados em estudar uma determiada característica. Quado dizemos que a população tem distribuição FX ( x ), queremos dizer

Leia mais

Universidade Federal de Mato Grosso Probabilidade e Estatística - Curso: Engenharia Civil Introdução à Inferência Estatística - Prof a Eveliny

Universidade Federal de Mato Grosso Probabilidade e Estatística - Curso: Engenharia Civil Introdução à Inferência Estatística - Prof a Eveliny 1 Itrodução Uiversidade Federal de Mato Grosso Probabilidade e Estatística - Curso: Egeharia Civil Itrodução à Iferêcia Estatística - Prof a Eveliy Vimos o iício do curso como resumir descritivamete variáveis

Leia mais

Instruções gerais sobre a Prova:

Instruções gerais sobre a Prova: DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA - UFMG PROVA DE ESTATÍSTICA & PROBABILIDADES SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 2012/2013 Istruções gerais sobre a Prova: (a) Cada questão respodida corretamete vale 1 (um) poto. (b) Cada

Leia mais

Lista 9 - Introdução à Probabilidade e Estatística

Lista 9 - Introdução à Probabilidade e Estatística Lista 9 - Itrodução à Probabilidade e Estatística Desigualdades e Teoremas Limites 2.=000. 1 Um ariro apota a um alvo de 20 cm de raio. Seus disparos atigem o alvo, em média, a 5 cm do cetro deste. Assuma

Leia mais

Distribuições de Estatísticas Amostrais e Teorema Central do Limite

Distribuições de Estatísticas Amostrais e Teorema Central do Limite Distribuições de Estatísticas Amostrais e Teorema Cetral do Limite Vamos começar com um exemplo: A mega-sea de 996 a N 894 úmeros de a 6: Média: m 588 Desvio padrão: 756 49 amostras de 6 elemetos Frequêcia

Leia mais

INTERVALOS DE CONFIANÇA

INTERVALOS DE CONFIANÇA INTRVALOS D CONFIANÇA stimação or itervalos,, é uma amostra aleatória de uma variável cuja distribuição deede do arâmetro Se L(,, e U(,, são duas fuções tais que L < U e P(L U =, o itervalo [L, U] é chamado

Leia mais

Centro de Ciências e Tecnlogia Agroalimentar - Campus Pombal Disciplina: Estatística Básica Aula 10 Professor: Carlos Sérgio

Centro de Ciências e Tecnlogia Agroalimentar - Campus Pombal Disciplina: Estatística Básica Aula 10 Professor: Carlos Sérgio Cetro de Ciêcias e Teclogia Agroalimetar - Campus Pombal Disciplia: Estatística Básica - 01.1 Aula 10 Professor: Carlos Sérgio UNIDADE 6 - TEORIA DA ESTIMAÇÃO NOTAS DE AULA 1 Itrodução Iferêcia estatística

Leia mais

Probabilidades e Estatística

Probabilidades e Estatística Departameto de Matemática robabilidades e Estatística LEGM, LEIC-A, LEIC-T, LEMat, MEBiom, MEFT, MEQ o semestre 0/0 o Teste A 08/06/0 9:00 Duração: hora e 30 miutos Justifiue coveietemete todas as respostas!

Leia mais

Capítulo 8 Estimativa do Intervalo de Confiança. Statistics for Managers Using Microsoft Excel, 5e 2008 Pearson Prentice-Hall, Inc.

Capítulo 8 Estimativa do Intervalo de Confiança. Statistics for Managers Using Microsoft Excel, 5e 2008 Pearson Prentice-Hall, Inc. Capítulo 8 Estimativa do Itervalo de Cofiaça Statistics for Maagers Usig Microsoft Excel, 5e 2008 Pearso Pretice-Hall, Ic. Chap 8-1 Objetivos: Neste capítulo, você aprederá: Costruir e iterpretar estimativas

Leia mais

Exame Final Nacional de Matemática Aplicada às Ciências Sociais Época especial

Exame Final Nacional de Matemática Aplicada às Ciências Sociais Época especial Exame Fial Nacioal de Matemática Aplicada às Ciêcias Sociais 016 - Época especial Proposta de resolução 1. Aplicado o primeiro método para o apurameto do vecedor, temos: N o. de votos 615 300 435 150 Total

Leia mais

CE-003: Estatística II - Turma K/O Avaliações Periódicas (1 o semestre 2018)

CE-003: Estatística II - Turma K/O Avaliações Periódicas (1 o semestre 2018) CE-003: Estatística II - Turma K/O Avaliações Periódicas (1 o semestre 2018) Avaliação 01 1. Em cada um dos ites a seguir foreça o espaço amostral e também sua caracterização quato a ser (i) fiito ou ifiito,

Leia mais

Estatística Aplicada I DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL MÉDIA ERRO AMOSTRAL

Estatística Aplicada I DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL MÉDIA ERRO AMOSTRAL Estatística Aplicada I DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL MÉDIA ERRO AMOSTRAL AULA 8 16/05/17 Prof a Lilia M. Lima Cuha Maio de 017 PROPOSITO FUNDAMENTAL DA INFERÊNCIA ESTATISTICA DESENVOLVER ESTIMATIVAS E TESTAR HIPOTESES

Leia mais

INTERVALO DE CONFIANÇA

INTERVALO DE CONFIANÇA INTERVALO DE CONFIANÇA Supoha que etejamo itereado um parâmetro populacioal verdadeiro (ma decohecido) θ. Podemo etimar o parâmetro θ uado iformação de oa amotra. Chamamo o úico úmero que repreeta o valor

Leia mais

Amostras Aleatórias e Distribuições Amostrais. Probabilidade e Estatística: afinal, qual é a diferença?

Amostras Aleatórias e Distribuições Amostrais. Probabilidade e Estatística: afinal, qual é a diferença? Amostras Aleatórias e Distribuições Amostrais Probabilidade e Estatística: afial, qual é a difereça? Até agora o que fizemos foi desevolver modelos probabilísticos que se adequavam a situações reais. Por

Leia mais

Pedro Alberto Barbetta / Marcelo Menezes Reis / Antonio Cezar Bornia São Paulo: Atlas, 2004

Pedro Alberto Barbetta / Marcelo Menezes Reis / Antonio Cezar Bornia São Paulo: Atlas, 2004 Estatística para Cursos de Egeharia e Iformática Pedro Alberto Barbetta / Marcelo Meezes Reis / Atoio Cezar Boria São Paulo: Atlas, 004 Cap. 7 - DistribuiçõesAmostrais e Estimaçãode deparâmetros APOIO:

Leia mais

MAE Introdução à Probabilidade e Estatística II Resolução Lista 2

MAE Introdução à Probabilidade e Estatística II Resolução Lista 2 MAE 9 - Itrodução à Probabilidade e Estatística II Resolução Lista Professor: Pedro Moretti Exercício 1 Deotado por Y a variável aleatória que represeta o comprimeto dos cilidros de aço, temos que Y N3,

Leia mais

1. Dados: Deve compreender-se a natureza dos dados que formam a base dos procedimentos

1. Dados: Deve compreender-se a natureza dos dados que formam a base dos procedimentos 9. Testes de Hipóteses 9.. Itrodução Uma hipótese pode defiir-se simplesmete como uma afirmação acerca de uma mais populações. Em geral, a hipótese se refere aos parâmetros da população sobre os quais

Leia mais

Estatística e Probabilidade, D3, 2019_1. Escolha a alternativa correta e indique no gabarito de respostas

Estatística e Probabilidade, D3, 2019_1. Escolha a alternativa correta e indique no gabarito de respostas Estatística e Probabilidade, D3, 2019_1 Escolha a alterativa correta e idique o gabarito de respostas 1. Uma avaliação é costituída de 20 questões, cada uma delas com cico alterativas, das quais apeas

Leia mais

Uma amostra aleatória simples de n elementos é selecionada a partir da população. Calcula-se o valor da média a partir da amostra

Uma amostra aleatória simples de n elementos é selecionada a partir da população. Calcula-se o valor da média a partir da amostra Distribuição amostral de Um dos procedimetos estatísticos mais comus é o uso de uma média da amostra ( ) para fazer iferêcias sobre uma população de média µ. Esse processo é apresetado a figura abaio.

Leia mais

Probabilidades e Estatística LEAN, LEGM, LEIC-A, LEIC-T, MA, MEMec

Probabilidades e Estatística LEAN, LEGM, LEIC-A, LEIC-T, MA, MEMec Duração: 90 miutos Grupo I Probabilidades e Estatística LEAN, LEGM, LEIC-A, LEIC-T, MA, MEMec Justifique coveietemete todas as respostas 2 o semestre 2016/2017 16/06/2017 9h:00 2 o teste 10 valores 1.

Leia mais

Exame Final Nacional de Matemática Aplicada às Ciências Sociais a Fase

Exame Final Nacional de Matemática Aplicada às Ciências Sociais a Fase Exame Fial Nacioal de Matemática Aplicada às Ciêcias Sociais 04 -. a Fase Proposta de resolução... Aplicado o método de Hodt a distribuição dos madatos, temos: Partido A B C D E Número de votos 4 4 Divisão

Leia mais

Unidade IV Inferência estatística

Unidade IV Inferência estatística //05 Uidade IV Iferêcia estatística 4.. Itrodução e histórico 4.. Coceitos fudametais 4.3. Distribuições amostrais e Teorema cetral do limite 4.4. Estimação de parâmetros 4.5. Testes de hipóteses 4.6.

Leia mais

Probabilidades e Estatística

Probabilidades e Estatística Departameto de Matemática robabilidades e Estatística LEGM, LEIC-A, LEIC-T, LEMat, MEBiom, MEFT, MEQ 2 o semestre 2011/2012 2 o Teste A 08/06/2012 9:00 Duração: 1 hora e 30 miutos Justifique coveietemete

Leia mais

AMOSTRAGEM ALEATÓRIA DISTRIBUIÇÕES POR AMOSTRAGEM

AMOSTRAGEM ALEATÓRIA DISTRIBUIÇÕES POR AMOSTRAGEM 6 AMOSTRAGEM ALEATÓRIA DISTRIBUIÇÕES POR AMOSTRAGEM Quado se pretede estudar uma determiada população, aalisam-se certas características ou variáveis dessa população. Essas variáveis poderão ser discretas

Leia mais

Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS

Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS Duração: 90 miutos Grupo I Probabilidades e Estatística TODOS OS CURSOS Justifique coveietemete todas as respostas o semestre 017/018 04/07/018 15:00 o Teste C 10 valores 1. Admita que os tempos (em cetea

Leia mais

Testes de Comparação Múltipla

Testes de Comparação Múltipla Testes de Comparação Múltipla Quado a aplicação da aálise de variâcia coduz à reeição da hipótese ula, temos evidêcia de que existem difereças etre as médias populacioais. Mas, etre que médias se registam

Leia mais

Ap A r p e r n e d n i d z i a z ge g m e m Es E t s a t tí t s í t s i t c i a c de d e Dado d s Francisco Carvalho

Ap A r p e r n e d n i d z i a z ge g m e m Es E t s a t tí t s í t s i t c i a c de d e Dado d s Francisco Carvalho Apredizagem Estatística de Dados Fracisco Carvalho Avaliação e Comparação de Classificadores Existem poucos estudos aalíticos sobre o comportameto de algoritmos de apredizagem. A aálise de classificadores

Leia mais