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.

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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
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& P(p-Z alpha / 2 sigmap
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