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Inferência estatística e distribuições amostrais Introdução Erros amostrais Distribuições amostrais Distribuição amostral da média Distribuição amostral da proporção Referências Inferência estatística e distribuições amostrais Fernando de Pol Mayer Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG) Departamento de Estatística (DEST) Universidade Federal do Paraná (UFPR) Este conteúdo está disponível por meio da Licença Creative Commons 4.0 (Atribuição/NãoComercial/PartilhaIgual) 1 / 48
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Inferência estatística e distribuições amostrais Introdução Erros amostrais Distribuições amostrais Distribuição amostral da média Distribuição amostral da proporção Referências Sumário 1 Introdução 2 Erros amostrais 3 Distribuições amostrais Distribuição amostral da média Distribuição amostral da proporção 4 Referências 2 / 48
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Inferência estatística e distribuições amostrais Introdução Erros amostrais Distribuições amostrais Distribuição amostral da média Distribuição amostral da proporção Referências Plano de aula 1 Introdução 2 Erros amostrais 3 Distribuições amostrais Distribuição amostral da média Distribuição amostral da proporção 4 Referências 3 / 48
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Inferência estatística e distribuições amostrais Introdução Erros amostrais Distribuições amostrais Distribuição amostral da média Distribuição amostral da proporção Referências Inferência estatística Definição (Inferência estatística) Seja X uma variável aleatória com função densidade (ou de probabilidade) denotada por f ( x , θ ) , em que θ é um parâmetro desconhecido. Chamamos de inferência estatística o problema que consiste em especificar um ou mais valores para θ , baseado em um conjunto de valores X . A inferência pode ser feita através de duas formas: estimativa pontual estimativa intervalar 4 / 48
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Inferência estatística e distribuições amostrais Introdução Erros amostrais Distribuições amostrais Distribuição amostral da média Distribuição amostral da proporção Referências Inferência estatística Redução de dados Um experimentador usa as informações em uma amostra aleatória X 1 , . . . , X n para se fazer inferências sobre θ . Normalmente n é grande e fica inviável tirar conclusões baseadas em uma longa lista de números. Por isso, um dos objetivos da inferência estatística é resumir as informações de uma amostra, da maneira mais compacta possível, mas que ao mesmo tempo seja também informativa . Normalmente esse resumo é feito por meio de estatísticas , por exemplo, a média amostral e a variância amostral. 5 / 48
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Inferência estatística e distribuições amostrais Introdução Erros amostrais Distribuições amostrais Distribuição amostral da média Distribuição amostral da proporção Referências População e amostra Definição (População) O conjunto de valores de uma característica associada a uma coleção de indivíduos ou objetos de interesse é dito ser uma população.
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  • Fall '15
  • tempo médio, modelo normal, LTC Editora, Distribuições, conjunto {C, possíveis amostras

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    Kiran Temple University Fox School of Business ‘17, Course Hero Intern

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