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disciplinas:ce067:teoricas:estimacao [2008/05/28 16:17]
joel
disciplinas:ce067:teoricas:estimacao [2008/05/29 11:48] (atual)
joel
Linha 1: Linha 1:
 ====== Introdução ====== ====== Introdução ======
  
-A inferência estatística é um conjunto de técnicas que objetiva estudar a população através de evidências fornecidas por uma amostra. O verbo inferir tem o significado de deduzir através do raciocínio,​ na estatística o processo de dedução ocorre através da análise de dados presentes em uma amostra. Ao sortear uma amostra de uma população,​ a sua composição é por si só um fenômeno aleatório, ou seja, diferentes sorteios geram diferentes amostras. Por outro lado, diferentes amostras levam a diferentes resultados para as estatísticas de interesse tais como: média, proporção,​variância,​...Ao pensarmos no tradicional exemplo da amostragem de eleitores para estimação da proporção de votos de um candidato, diferentes institutos de pesquisa coletam diferentes amostras e, por conseqüência,​ geram diferentes estimativas. Então, cientes de que diferentes amostragens produzem diferentes valores, torna-se relevante questionar como é variabilidade das repostas obtidas em diferentes amostras.+A inferência estatística é um conjunto de técnicas que objetiva estudar a população através de evidências fornecidas por uma amostra. O verbo inferir tem o significado de deduzir através do raciocínio,​ na estatística o processo de dedução ocorre através da análise de dados presentes em uma amostra. Ao sortear uma amostra de uma população,​ a sua composição é por si só um fenômeno aleatório, ou seja, diferentes sorteios geram diferentes amostras. Por outro lado, diferentes amostras levam a diferentes resultados para as estatísticas de interesse tais como: média, proporção,​variância,​...Ao pensarmos no tradicional exemplo da amostragem de eleitores para estimação da proporção de votos de um candidato, diferentes institutos de pesquisa coletam diferentes amostras e, por conseqüência,​ geram diferentes estimativas. Então, cientes de que diferentes amostragens produzem diferentes valores, torna-se relevante questionar como funciona o mecanismo de  ​variabilidade das repostas obtidas em diferentes amostras.
  
-interesse em coletar uma amostra aleatória ​é fazer observações de um sequência ​//n// de váriaveis aleatórias que aqui será denotada por:+Formalizando,​ de acordo como o conteúdo visto nos capítulos anteriores, o interesse em coletar uma amostra aleatória ​corresponde a  ​fazer observações de uma seqüência ​ de //n// váriaveis aleatórias que aqui será denotada por:
  
 <​latex>​ <​latex>​
Linha 9: Linha 9:
 </​latex>​ </​latex>​
  
-Para entender como as respostas em uma amostra aleatória podem variar, observe o exemplo em Magalhães e Lima (2004):+Para entender como as respostas em uma amostra aleatória podem variar, observe o exemplo ​7.1  ​em Magalhães e Lima (2004).
  
  
-//**Exemplo 7.1**: Uma empresa fabrica 100 equipamentos eletrônicos por semana e deseja verificar como se comporta a resistência deste tipo de equipamento em relação à alteração de voltagem. Um teste planejado pelo controle de qualidade da empresa, consiste em produzir sucessivas alterações padronizadas de voltagem e observar o efeito no aparelho. Como esses testes são demorados e demandam custos expressivos,​ apenas 5 desses aparelhos serão testados.//+//**Exemplo 7.1**: Uma empresa fabrica 100 equipamentos eletrônicos por semana e deseja verificar como se comporta a resistência deste tipo de equipamento em relação à alteração de voltagem. Um teste planejado pelo controle de qualidade da empresa, consiste em produzir sucessivas alterações padronizadas de voltagem e observar o efeito no aparelho. Como esses testes são demorados e demandam custos expressivos,​ apenas 5 desses aparelhos serão testados ​a cada semana.//
  
 Neste exemplo, ao observar um aparelho, a resistência à alteração na voltagem pode ser considerada boa ou má. Isto corresponde a observar uma variável de Bernoulli, ou seja,  Neste exemplo, ao observar um aparelho, a resistência à alteração na voltagem pode ser considerada boa ou má. Isto corresponde a observar uma variável de Bernoulli, ou seja, 
Linha 25: Linha 25:
  
 <​latex>​ <​latex>​
-\begin{tabular}{cccccc+\begin{tabular}{|c|ccccc|\hline 
-& X_1 & X_2 & X_3 & X_4 & X_5 \\+& X_1 & X_2 & X_3 & X_4 & X_5 \\ \hline
 semana 1 & 0 & 1 & 1 & 1 & 1 \\ semana 1 & 0 & 1 & 1 & 1 & 1 \\
 semana 2 & 1 & 0 & 1 & 1 & 0\\ semana 2 & 1 & 0 & 1 & 1 & 0\\
 semana 3 & 1 & 1 & 1 & 0 & 1\\ semana 3 & 1 & 1 & 1 & 0 & 1\\
-semana 4 & 0 & 1 & 0 & 1 & 1 \\+semana 4 & 0 & 1 & 0 & 1 & 1 \\ \hline
 \end{tabular} \end{tabular}
 </​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 proporção ​de peças boas é estimada ​em cada semana.
- +
-Suponha que 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 testadas}+\begin{tabular}{|c|c|} \hline 
 +& proporção ​de peças ​boas \\ \hline 
 +semana 1 & 4/\\ 
 +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 ​queneste 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. Assimpodemos calcular probabilidades para os seus possíveis valores +
- +
-====== População e amostra ​ ====== +
- +
-(Inserir aqui Cap 10 Bussab)+
  
  ​====== Parâmetros,​ Estimadores e Estimativas ======  ​====== Parâmetros,​ Estimadores e Estimativas ======
Linha 126: Linha 122:
 </​latex>​ </​latex>​
  
-//**Exemplo 7.3**  Em uma cidade, os taxis estão numerados de 1 até //<​latex>​ \theta </​latex>​ //, sendo// <​latex>​ \theta </​latex>​ //é um parâmetro desconhecido que representa a quantidade de taxis na cidade. ​ Supondo que os taxis circulam de modo uniforme por toda cidade, uma pessoal ​anotou a placa dos 5 primeiros taxis que passaram em uma determinada esquina. Estes números foram://+//**Exemplo 7.3**  Em uma cidade, os taxis estão numerados de 1 até //<​latex>​ \theta </​latex>​ //, sendo que // <​latex>​ \theta </​latex>​ //é um parâmetro desconhecido que representa a quantidade de taxis na cidade. ​ Supondo que os taxis circulam de modo uniforme por toda cidade, uma pessoa ​anotou a placa dos 5 primeiros taxis que passaram em uma determinada esquina. Estes números foram://
  
 <​latex>​ <​latex>​
Linha 142: Linha 138:
 <​latex>​\hat{\theta}_3=X_{(5)}+X_{(1)}</​latex>​ <​latex>​\hat{\theta}_3=X_{(5)}+X_{(1)}</​latex>​
  
- +Os três estimadores acima representam três propostas para estimar a quantidade total de taxis na cidade. ​ As funções da amostra apresentadas acima são respectivamente:​ máximo, ​2 vezes a mediana e máximo+mínimo. Ao aplicarmos estes estimadores na amostra obtida teremos as seguintes estimativas:​
- +
-Os três estimadores acima representam três propostas para estimar a quantidade total de taxis na cidade. ​ As funções da amostra apresentadas acima são respectivamente:​ máximo, mediana e máximo+mínimo. Ao aplicarmos estes estimadores na amostra obtida teremos as seguintes estimativas:​+
  
 <​latex>​ <​latex>​
Linha 157: Linha 151:
 \hat{\theta}_{3obs} = 519 \hat{\theta}_{3obs} = 519
 </​latex>​ </​latex>​
- +  ​
  
-  
 Cada um dos exemplos acima propõe 3 estimadores,​ estes são utilizados em uma amostra observada da variável de interesse e são encontradas diferentes estimativas. A questão relevante neste momento é //"​Qual estimador é o mais apropriado ? "//​. ​ A princípio esta questão parece não ter resposta, pois não conhecemos o valor do parâmetro de interesse. ​ Cada um dos exemplos acima propõe 3 estimadores,​ estes são utilizados em uma amostra observada da variável de interesse e são encontradas diferentes estimativas. A questão relevante neste momento é //"​Qual estimador é o mais apropriado ? "//​. ​ A princípio esta questão parece não ter resposta, pois não conhecemos o valor do parâmetro de interesse. ​
  
-Porém, o estimador é uma variável aleatória, logo podemos pensar ​em calcular ​probabilidades ​para seus possíveis valores ​e avaliar estatísticas como: valor esperado e  variância. ​ A partir deste fato são desenvolvidos princípios para qualificar e diferenciar os estimadores. ​ Um estimador mais "​preciso",​ por exemplo, é aquele que possui menor variabilidade de amostra para amostra. ​valor esperado ​de um estimador ​deve ser o valor do parâmetro de interesse na população. Na sequência ​são apresentadas algumas propriedades desejáveis para um bom estimador.+Porém, o estimador é uma variável aleatória, logo podemos pensar ​na sua distribuição de probabilidades e avaliar estatísticas como: valor esperado e  variância. ​ A partir deste fato são desenvolvidos princípios para qualificar e diferenciar os estimadores. ​ Um estimador mais "​preciso",​ por exemplo, é aquele que possui menor variabilidade de amostra para amostra. ​Deseja-se também que valor esperado ​do estimador ​seja o valor do parâmetro de interesse na população. Na seqüência ​são apresentadas algumas propriedades desejáveis para um bom estimador.
  
 ==== Propriedades dos Estimadores ==== ==== Propriedades dos Estimadores ====

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