Distribuições Amostrais - Tamanho da Amostra

Documentos relacionados
Tamanho Amostral. Tiago Viana Flor de Santana

Professora Ana Hermínia Andrade. Universidade Federal do Amazonas Faculdade de Estudos Sociais Departamento de Economia e Análise. Período 2017.

Prof. Eduardo Bezerra. 15 de setembro de 2017

Estatística Indutiva

Cap. 8 - Intervalos Estatísticos para uma Única Amostra

Professora Ana Hermínia Andrade. Período

Estatística Aplicada

Introdução à Probabilidade e à Estatística II

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

Prof. Eduardo Bezerra. 6 de abril de 2018

Teorema do Limite Central

AULA 03 Estimativas e tamanhos amostrais

Métodos Quantitativos

x P(X = x) 0,1 0,7 0,2

Probabilidade e Estatística. Estimação de Parâmetros Intervalo de Confiança

Inferência. 1 Estimativa pontual de uma média 2 Estimativa intervalar de uma média. Renata Souza

Inferência. 1 Estimativa pontual de uma média 2 Estimativa intervalar de uma média. Renata Souza

Inferência Estatística: DEEST/UFOP Prof.: Spencer Barbosa da Silva

Capítulo 4 Inferência Estatística

Distribuição Normal. Prof. Eduardo Bezerra. (CEFET/RJ) - BCC - Inferência Estatística. 25 de agosto de 2017

Estatística Aplicada II. } Estimação e Intervalos de Confiança

Fernando de Pol Mayer

Intervalos de Confiança

Intervalos Estatísticos para uma única Amostra - parte I

Solução dos Exercícios - Capítulos 1 a 3

x P(X = x) 0,1 0,7 0,2

Erro e Tamanho Amostral

ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS

Aula 7 Intervalos de confiança

Bioestatística INFERÊNCIA ESTATÍSTICA. Silvia Shimakura

Probabilidade e Estatística

Intervalos de confiança

i. f Y (y, θ) = 1/θ... 0 y θ 0... y < 0 ou y > θ Se a amostra selecionada foi ( ), qual será a estimativa para θ?

1. (a) Lembre-se que a média de uma variável aleatória discreta é uma média ponderada de seus valores, com as probabilidades sendo os pesos.

Introdução à Inferência Estatística

Introdução à Inferência Estatística

Métodos Estatísticos

Cap. 4 - Estimação por Intervalo

Estatística e Probabilidade Aula 08 Estimativas e Tamanho Amostral. Prof. Gabriel Bádue

Tópicos em Gestão da Informação II

MAE Introdução à Probabilidade e Estatística II Resolução Lista 5

MAE0212 Introdução à Probabilidade e Estatística II

Estatística II. Intervalo de Confiança Lista de Exercícios

Intervalos de Confiança

Distribuições por Amostragem

Exemplo 7.0 Numa linha de produção, os pesos de pacotes de pó de café embalados por uma máquina têm distribuição Normal, com média

MAE0229 Introdução à Probabilidade e Estatística II

Estimação de valores. Luiz Carlos Terra

Introdução à Inferência Estatística

CE008 Introdução à Bioestatística INFERÊNCIA ESTATÍSTICA

Intervalos de Confiança

3 2σ 2] = σ 2 C = 1 6

Métodos Quantitativos para Ciência da Computação Experimental

Introdução à Bioestatística Turma Nutrição

Inferência Estatística:

Inferência Estatística: Conceitos Básicos II

Distribuições Amostrais e Estimação Pontual de Parâmetros

Universidade Federal Fluminense INSTITUTO DE MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA

Estimativas e Tamanhos de Amostras

INFERÊNCIA ESTATÍSTICA. ESTIMAÇÃO PARA A PROPORÇÃO POPULACIONAL p

Inferência Estatistica

Introdução a Estatística

Análise de Regressão - parte I

Aula 9 Intervalo de confiança para a média da N(μ; σ 2 ), σ 2 desconhecida

Métodos Estatísticos

Modelos de Regressão Linear Simples - parte I

Estatística (MAD231) Turma: IGA. Período: 2016/2

Distribuições Amostrais e Estimação Pontual de Parâmetros

Amostragem e distribuições por amostragem

LEEC Probabilidades e Estatística 1 a Chamada 13/06/2005. Parte Prática C (C) M 1% 9% 10% (M) 4% 86% 90% 5% 95% 100%

308 CAPfTU LO 11 - ESTIMAÇÃO Observe que o primeiro intervalo tem amplitude menor que o segundo. Outra observação importante é que por ( 11.40) e um r

IC amostras pequenas e σ. IC amostras pequenas e σ. IC amostras pequenas e σ. IC para µ com Amostras Pequenas e σ Conhecido. Pequenas e σ Desconhecido

Estatística e Modelos Probabilísticos - COE241

Inferência Estatística

Cálculo das Probabilidades e Estatística I

Universidade Federal de Lavras

ESTATÍSTICA. Lucas Santana da Cunha 18 de setembro de Universidade Estadual de Londrina

Intervalos de Confiança - Amostras Pequenas

MAE0219 Introdução à Probabilidade e Estatística I

Testes de Hipótese para uma única Amostra - parte II

Distribuições Amostrais e Estimação Pontual de Parâmetros

Definição. Os valores assumidos pelos estimadores denomina-se estimativas pontuais ou simplesmente estimativas.

Inferência para duas populações

6- Probabilidade e amostras: A distribuição das médias amostrais

TAMANHO AMOSTRAL. Lucas Santana da Cunha 31 de julho de Universidade Estadual de Londrina. Tamanho da Amostra

1 Probabilidade - Modelos Probabilísticos

A Inferência Estatística é um conjunto de técnicas que objetiva estudar a população através de evidências fornecidas por uma amostra.

x P(X = x) 0,1 0,7 0,2

Grupo A - 1 semestre de 2012 Lista de exercícios 8 - Estimação C A S A (gabarito)

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

AULA 07 Inferência a Partir de Duas Amostras

ESTATÍSTICA COMPUTACIONAL

Lucas Santana da Cunha 27 de setembro de 2017

Notas de Aula. Estatística Elementar. by Mario F. Triola. Tradução: Denis Santos

Inferência Estatística:

Planejamento de Experimentos Experimento com um fator aleatório

ESTATÍSTICA APLICADA À ADMINISTRAÇÃO

Prof. Adriano Mendonça Souza, Dr. Departamento de Estatística PPGEMQ / PPGEP - UFSM

Testes de Hipótese para uma única Amostra - parte II

Transcrição:

Distribuições Amostrais - Tamanho da Amostra Prof. Eduardo Bezerra Inferência Estatística 21 de Setembro de 2018 Eduardo Bezerra (CEFET/RJ) Tamanho da Amostra 1 / 10

Motivação Suponha que queremos estimar o CR médio de estudantes de graduação de uma universidade. Historicamente, o desvio padrão do CR é conhecido: σ =.30. Se uma amostra aleatória de tamanho n = 25 produzir X = 3, 05, então a média populacional µ pode ser estimada como estando dentro do intervalo com 95% de confiança. X ± 2(σ/ n) = 3.05 ± 2(.30/ 25) = 3.05 ±.12 Eduardo Bezerra (CEFET/RJ) Tamanho da Amostra 2 / 10

Motivação (cont.) A quantidade mais ou menos 0,12 é chamada margem de erro da média da amostra associada a um nível de confiança de 95%. Também é correto dizer estamos 95% confiantes de que µ está dentro de 0,12 da média da amostra 3,05. No entanto,.12 é um grande número. O valor 3, 05 ±.12 pode ser tão baixo quanto 2,93 ou tão alto quanto 3,17. Existe alguma maneira de reduzir a margem de erro? Em particular, o que fazer se quisermos diminuir a margem de erro de.12 para.05? Eduardo Bezerra (CEFET/RJ) Tamanho da Amostra 3 / 10

Determinação do tamanho da amostra Até aqui, consideramos que o tamanho da amostra, n, é conhecido. Entretanto, podemos em certas ocasiões querer determinar o tamanho mínimo da amostra a ser colhida de uma população, de modo a obter um erro de estimação previamente estipulado, com determinado grau de confiança. Eduardo Bezerra (CEFET/RJ) Tamanho da Amostra 4 / 10

Determinação do tamanho da amostra (cont.) Por exemplo, considere que estejamos estimando a média populacional µ e para tanto usaremos a média amostral, X, baseada em uma amostra de tamanho n. Suponha que se queira determinar o valor de n de modo que onde: Pr( X µ ɛ) γ γ é o grau de confiança (0 < γ < 1); ɛ é o erro amostral máximo (ou erro de estimação) que podemos suportar. Ambos os valores,γ e ɛ, são fixados durante o planejamento da pesquisa estatística. Eduardo Bezerra (CEFET/RJ) Tamanho da Amostra 5 / 10

Determinação do tamanho da amostra (cont.) Sabemos que X N(µ, σ 2 /n), logo X µ N(0, σ 2 /n) e portanto podemos reescrever a equação anterior como ( ) nɛ nɛ Pr( ɛ X µ ɛ) = Pr Z γ σ σ com Z = (X µ) n/σ. Dado γ, podemos obter z γ da N(0, 1), tal que Pr( z γ < Z < z γ ) = γ, de modo que nɛ do que obtemos σ = z γ n = σ2 z 2 γ ɛ 2 Eduardo Bezerra (CEFET/RJ) Tamanho da Amostra 6 / 10

Determinação do tamanho da amostra (cont.) Portanto, o tamanho mínimo de uma amostra pode ser obtido por n = σ2 z 2 γ ɛ 2 Note que nessa expressão derivada para n, são conhecidos z γ e ɛ, mas σ 2 é a variância populacional desconhecida. Portanto, para calcularmos n, devemos ter alguma informação prévia sobre σ 2 (obtida a partir de estudos anteriores ou pela experiência do projetista do estudo estatístico), ou então usar uma pequena amostra piloto para estimar σ 2. Eduardo Bezerra (CEFET/RJ) Tamanho da Amostra 7 / 10

Determinação do tamanho da amostra - exemplo 01 Suponha que uma pequena amostra piloto de n = 10, extraída de uma população, forneceu valores X = 15 e S 2 = 16. Com valores fixos de ɛ = 0, 5 e γ = 0, 95, temos 16 (1, 96)2 n = (0, 5) 2 = 245. Na expressão acima, 1,96 é o valor na normal padrão necessário para que se obtenha 95% da área sob a curva. Eduardo Bezerra (CEFET/RJ) Tamanho da Amostra 8 / 10

Determinação do tamanho da amostra Quando o parâmetro que se deseja estimar é p, a proporção populacional, podemos usar a aproximação normal para p, o que resulta em n = z2 γp(1 p) ɛ 2 Quando não conhecemos o valor de p, podemos usar o fato de que p : p(1 p) 1 4, de modo que n z2 γ 4ɛ 2 Eduardo Bezerra (CEFET/RJ) Tamanho da Amostra 9 / 10

Determinação do tamanho da amostra - exemplo 02 Em uma pesquisa de mercado, estima-se que aproximadamente 60% das pessoas entrevistadas preferirão a marca A de um produto. Essa informação é baseada em pesquisas anteriores. Considere que, no planejamento da pesquisa, definiu-se que o erro amostral máximo de p deve ser 0, 03 (i.e., ɛ = 0, 03), com probabilidade γ = 0, 95. Com os valores fornecidos para ɛ e γ, temos n = (1, 96)2 (0, 6)(0, 4) (0, 03) 2 = 1.024. em que usamos o fato de que p 0, 60. Eduardo Bezerra (CEFET/RJ) Tamanho da Amostra 10 / 10