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INTRODUÇÃO
A estimação é o processo que consiste em utilizar dados amostrais para estimar parâmetros populacionais desconhecidos.
A análise de regressão e correlação linear é uma técnica estatística utilizada para investigar e modelar, com base em um banco de dados, a relação entre uma variável de interesse e um conjunto de variáveis explicativas. O modelo de regressão normal linear é bastante utilizado em análises empíricas.
Análise de Regressão e Correlação Linear, será o tema com o qual o grupo se ira debruçar no âmbito da consolidação da pesquisa referente a cadeira de estatística aplicada. Este trabalho tem como objectivo de analisar os erros de estimação e seus intervalos de medição, analisar os intervalos de confiança bem como os testes de significância, estudar regressão linear e analisar a inferência com relação aos parâmetros da linha de regressão.

ESTIMAÇÃO
A ESTIMAÇÃO é o processo que consiste em utilizar dados amostrais para estimar parâmetros populacionais desconhecidos.
Existem dois processos para inferir estatisticamente:
O primeiro é a técnica de estimação segundo a qual pretendemos encontrar um valor ou um intervalo para o parâmetro desconhecido.
O outro é o teste de hipóteses no qual, com base em duas afirmações opostas, decidimos acerca dos possíveis valores do parâmetro.
Conforme abordámos nos parágrafos anteriores, podemos considerar dois tipos de estimação:
ESTIMAÇÃO PONTUAL - que constitua a melhor aproximação para o parâmetro;
Ex: O americano consome 80 kg de carne, em média, por ano.

ESTIMAÇÃO INTERVALAR - no qual seja provável que o parâmetro da população se encontre. O intervalo obtido é por vezes também chamado INTERVALO DE CONFIANÇA e é dependente da amostra que estamos a estudar mais directamente.
Ex: O consumo médio de carne no país está entre 60 e 100 kg por pessoa por ano.

Suponhamos que um hospital adquire regularmente algodão em pacotes de 50Kg. Há, no entanto, uma suspeita de