estatistica

CAPÍTULO 9

ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS

9.1 Introdução

Foi visto anteriormente que a inferência estatística é o processo pelo qual informações a cerca da população são obtidas a partir de dados para uma determinada amostra. Esta técnica é dividida em: estimação de parâmetros, estimação do intervalo de confiança e teste de hipóteses. Parâmetros são aqueles coeficientes que identificam ou descrevem a distribuição de probabilidade de uma variável aleatória, tais como a média e a variância, no caso da distribuição normal, ou os coeficientes em um modelo empírico ou teórico de um processo qualquer.
Aplica-se, por exemplo, a estimação de parâmetros quando se quer estimar a força média que deve ser exercida na asa de todos os aviões (população) produzidos na fábrica da Boeing ou quando se quer estimar a variabilidade desta força. Para isto, existem métodos de estimação destes parâmetros (média e variância da população), assim como métodos para determinação dos intervalos de confiança.
A seguir, faz-se uma classificação dos modelos que contêm parâmetros a determinar.

9.1.1 Classificação dos Modelos

Os modelos podem ser:

a) Determinísticos: estipulam que as condições sob as quais um experimento seja executado determinam o resultado do experimento. Quando um certo experimento é repetido um número de vezes, o mesmo resultado será esperado. Por exemplo, na lei de Ohm, V=RI, a mesma voltagem será obtida para a mesma corrente e resistência. Claro que fatores como, altura de quem lê o instrumento, temperatura e umidade do local, podem variar, mas não devem influenciar sobremaneira o resultado final. Há uma correspondência direta entre a voltagem e a corrente e resistência;
b) Não-Determinísticos ou Probabilísticos ou Estocásticos: modelos que, por exemplo, determinam a quantidade de chuva que cairá em uma cidade. Dispõe-se de instrumentos de medição da precipitação. Informações, tais como velocidade do vento, variações de pressão, etc., são obtidas em