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Diferenças
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disciplinas:ce067:teoricas:estimacao [2008/05/28 16:26] joel |
disciplinas:ce067:teoricas:estimacao [2008/05/28 16:52] joel |
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| Linha 34: | Linha 34: | ||
| </latex> | </latex> | ||
| - | Caso nestas semanas o processo de fabricação esteja sob controle, e as peças tenham sido sorteadas de modo a representar bem os 100 equipamentos fabricados na semana, os valores acima representam 4 diferentes configurações para uma amostra aleatória. | + | Caso nestas semanas o processo de fabricação esteja sob controle, e as peças tenham sido sorteadas de modo a representar bem os 100 equipamentos fabricados na semana, os valores acima representam 4 diferentes configurações para uma amostra aleatória. Veja abaixo como a proporção de peças boas é estimada em cada semana. |
| - | + | ||
| - | Suponha que a estatística de interesse em cada amostra seja a quantidade de equipamentos com boa resistência, ou seja: | + | |
| <latex> | <latex> | ||
| - | Y:\textit{quantidade de peças com boa resistência em 5 testadas} | + | \begin{tabular}{|c|c|} \hline |
| + | & proporção de peças boas \\ \hline | ||
| + | semana 1 & 4/5 \\ | ||
| + | semana 2 & 3/5 \\ | ||
| + | semana 3 & 4/5 \\ | ||
| + | semana 4 & 3/5 \\ \hline | ||
| + | \end{tabular} | ||
| </latex> | </latex> | ||
| - | <latex> | + | É importante ressaltar na tabela acima que diferentes amostragens geram diferentes resultados para a estatística de interesse que, neste caso, é a proporção de peças boas. |
| - | Y=\sum_{i=1}^n X_i | + | |
| - | </latex> | + | |
| - | + | ||
| - | Esta estatística de interesse corresponde a uma variável aleatória com distribuição binomial. Assim, podemos calcular probabilidades para os seus possíveis valores. | + | |
| - | + | ||
| ====== Parâmetros, Estimadores e Estimativas ====== | ====== Parâmetros, Estimadores e Estimativas ====== | ||
