Estastistica

Introdução
Um estimador para um certo parâmetro ϴ designa-se geralmente por ϴ = ϴ(x1, x2, …, xn) e é uma estatística.
Um estimador e assim uma “fórmula”, função das variáveis observáveis a partir da amostra, que não se pode envolver valores desconhecidos.
O objectivo do estudo de estimação pontual, e de usar toda a informação disponível a partir da amostra para produzir um valor que não pode adiantar para um certo parâmetro do universo. Para propor um valor que se pretende para ϴ, claramente, os espaços dos resultados do parâmetro, ou seja, o conjunto de valores que o parâmetro pode assumir existem dois procedimentos possíveis:
1. Propor um estimador para ϴ que pertença a um “bom” estimador graças as propriedades que ele goza.
2. Construir um estimador e, no processo de construção assegurar que ele que ele goze das propriedades desejáveis no bom estimador, que poder-se-á abordar ao se falar dos métodos de estimação pontual.
Ao decorrer do trabalho, para além de se abordar a estimação pontual, os métodos de estimação pontual, também vai se tratar da desigualdade de Rao-Cramer, função regular e teste de ajustamento.

Estimação pontuais
Tipos de estimativas pontuais
Sendo nos dada uma população normalmente destribuida X= {X1, X2, X3..., Xn} podem ser distribuídas a media populacional , a variância e a proporção de sucesso ps pelos seguintes estimadores pontuais obtidos a partir da amostra:
1. Estimador pontual da média populacional :

=

2. Estimador pontual da variância populacional :
=

3. Estimador pontual da proporção populacional ps:

Propriedades dos estimadores pontuais
Para estimar um certo parâmetro do universo, pode-se utilizar estimadores alternativos. Sendo assim, e imprescindível que se saiba a selecção dos estimadores pontuais que e feita com base no conjunto de propriedades desejada. Para um bom estimador, estas propriedades subdividem-se em doi grandes grupos:
1ͦ Grupo – grupo de estimadores de pequenas