Defina e exemplifique parâmetros, estimadores, estatísticas e estimativas.
Passo 1
Vamos resumir o que a pergunta está pedindo. Precisamos definir e dar exemplos sobre quatro conceitos fundamentais em estatística: parâmetros, estimadores, estatísticas e estimativas. Para isso, vamos precisar entender os conceitos básicos de estatística inferencial, que nos ajuda a fazer conclusões sobre uma população a partir de uma amostra.
Passo 2
Primeiro, vamos falar sobre parâmetros. Um parâmetro é uma característica numérica que descreve uma população inteira. Por exemplo, se quisermos conhecer a média de altura de todos os estudantes de uma universidade, a média verdadeira é um parâmetro.
Passo 3
Em seguida, temos os estimadores. Um estimador é uma regra ou método usado para calcular uma estimativa de um parâmetro. No nosso exemplo, a média amostral é um estimador da média populacional.
Passo 4
Agora, vamos entender o que são estatísticas. Uma estatística é uma característica numérica calculada a partir dos dados de uma amostra. Usando o mesmo exemplo, se coletarmos a altura de 50 estudantes e calcularmos a média dessas 50 alturas, essa média é uma estatística.
Passo 5
Por último, temos as estimativas. Uma estimativa é o valor calculado a partir da estatística que serve como uma aproximação para o parâmetro. Assim, a média amostral calculada da nossa amostra de 50 estudantes é a estimativa da média populacional.
Resposta
Parâmetros são características numéricas da população, estimadores são métodos para calcular os parâmetros, estatísticas são características calculadas a partir da amostra, e estimativas são os valores obtidos dessas estatísticas que aproximam os parâmetros. Por exemplo, a média populacional é um parâmetro, a média amostral é um estimador, a média de uma amostra específica é uma estatística, e esse valor calculado é a estimativa da média populacional.
Exercícios relacionados
A sample of fish was selected from 53 Florida lakes, and mercury concentration in the muscle tissue was measured (ppm). The mercury concentration values were:
1.230 | 1.330 | 0.040 | 0.044 | 1.200 | 0.270 |
---|---|---|---|---|---|
0.490 | 0.190 | 0.830 | 0.810 | 0.710 | 0.500 |
0.490 | 1.160 | 0.050 | 0.150 | 0.190 | 0.770 |
1.080 | 0.980 | 0.630 | 0.560 | 0.410 | 0.730 |
0.590 | 0.340 | 0.340 | 0.840 | 0.500 | 0.340 |
0.280 | 0.340 | 0.750 | 0.870 | 0.560 | 0.170 |
0.180 | 0.190 | 0.040 | 0.490 | 1.100 | 0.160 |
0.100 | 0.210 | 0.860 | 0.520 | 0.650 | 0.270 |
0.940 | 0.400 | 0.430 | 0.250 | 0.270 |
Encontre um interval de confiança 95% para
e interprete.
Variável |
|
Média | Mediana | Desvio padrão amostral |
---|---|---|---|---|
Concentration | 53 | 0.5250 | 0.4900 | 0.3486 |
A amostra
foi extraída de uma população aproximadamente normal. Deseja-se construir um intervalo de confiança para
com um nível de 95% de confiança.
An automatic filling machine is used to fill bottles with liquid detergent. A random sample of 20 bottles results in a sample variance of fill volume of
. Assume that the fill volume is approximately normal. Compute a
upper confidence bound (limite superior de confiança).
Deseja-se obter a proporção de estudantes de Economia e Administração portadores de habilidades intrínsecas de gestão e liderança. Retira-se uma amostra de 400 estudantes, obtendo-se 8 portadores de tais habilidades. Determine um intervalo de confiabilidade de 99% e um intervalo de confiança de 95% para a proporção populacional.
Interprete os intervalos.