Distribuição de t student

Estatística e Pesquisa - UVB

Aula 10 Estimação e Intervalo de Confiança
Objetivos da Aula
Fixação dos conceitos de Estimação; Utilização das tabelas de Distribuição Normal e t de Student

Introdução
Freqüentemente necessitamos, por meio das amostras, conhecer informações gerais da população. Já sabemos que a estatística indutiva é a ferramenta que vai nos auxiliar neste processo, ou seja, vai nos permitir tirar conclusões probabilísticas sobre aspectos das populações, com base na observação de amostras extraídas dessas populações.

Estimação
A estimação é o processo que consiste no uso de dados da amostra (dados amostrais) para estimar valores de parâmetros populacionais desconhecidos, tais como média, desvio padrão, proporções etc.

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Estimativas Pontuais e Intervalares
Os dois tipos clássicos de estimação são as estimativas pontuais e as intervalares. Neste momento é importante definirmos dois conceitos: Chamamos de estimador a quantidade calculada em função dos elementos da amostra, que será usada no processo de estimação do parâmetro desejado. O estimador é, como vemos, uma estatística. Será, portanto, uma variável aleatória caracterizada por uma distribuição de probabilidade e seus respectivos parâmetros próprios. Chamaremos de estimativa a cada valor particular assumido por um estimador.

Estimativa Pontual
É quando fazemos uma única estimativa (um valor) para um determinado parâmetro populacional. Vejamos os exemplos:

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Estimativa Intervalar
É quando fazemos uma estimativa de um intervalo de valores possíveis, no qual se admite esteja o parâmetro populacional.

Neste tipo de estimativa temos um intervalo de valores em torno do parâmetro amostral, no qual julgamos, com um risco conhecido de erro, estar o parâmetro da população. A esse intervalo chamamos intervalo de confiança.

Estimativa de Médias de uma