Estatística
description
Transcript of Estatística
EstatísticaEstatísticaAula 19Aula 19
Universidade Federal de AlagoasUniversidade Federal de AlagoasCentro de Tecnologia
Prof. Marllus Gustavo Ferreira Passos das NevesProf. Marllus Gustavo Ferreira Passos das Neves
Adaptado do material elaborado pelo Prof. Wayne Adaptado do material elaborado pelo Prof. Wayne Santos de AssisSantos de Assis
Aula 19Aula 19
Margem de Erro e Erro Padrão da MédiaMargem de Erro e Erro Padrão da Média
Introdução a intervalos de confiançaIntrodução a intervalos de confiança
Cálculo do tamanho da amostra paraCálculo do tamanho da amostra para MédiaMédia
Introdução a intervalos de confiançaIntrodução a intervalos de confiançaVimos pelo teorema central do limite se
tomarmos amostras de tamanho n grande
surge uma distribuição amostral das médias e X
~ N (, 2/n)
_
No caso dos alunos, cada amostra de 5 alunos (n = 5) é uma estimativa pontual do valor da população (N = 87 alunos)
10987654321 X X X X X X X X X X
Média das médias = = 1,7098 , quando n ∞X
Mais perto de
Mais longe de
0
0 ,4
-3 -2 -1 0 1 2 3
1,7098X
μ
X ~ N (, 2/n)_
X
Xμ
1,78X4 1,68X10
cada média amostral é uma estimativa pontual
Introdução a intervalos de confiançaIntrodução a intervalos de confiança
Vamos falar agora de outra abordagem estimativa intervalar ou intervalo de confiança (IC)
Valor da população = Valor da amostra + Faixa
Parâmetro
Estimativa pontual IC
EX
EX EX
IC
Margem de erro
Introdução a intervalos de confiançaIntrodução a intervalos de confiança
E-X E+X
IC
Nível de confiança
Introdução a intervalos de confiançaIntrodução a intervalos de confiança
Interpretação do IC
Introdução a intervalos de confiançaIntrodução a intervalos de confiança
Se um no infinito de amostras aleatórias for coletado e um IC de 95% (ou 90% ou 80% ...) para for calculado a partir de cada amostra, então 95% (ou 90% ou 80% ...) desses intervalos conterão o valor verdadeiro de (nosso caso )
Na prática, tomamos uma amostra de tamanho conveniente e dizemos há 95% de chance de que o IC de nossa amostra conter ( em nosso caso)
NC = 1 -
Introdução a intervalos de confiançaIntrodução a intervalos de confiança
/2/2
Estamos confiantes 100.(1 – )% de que estará no IC
X ~ N (, 2/n)_
X
Xμ
Margem de erro e erro padrão da médiaMargem de erro e erro padrão da média
XX scoreX scoreX
Nível de confiança (NC) probabilidade que nos diz o quanto estamos confiantes de que estará no IC
EX EX Se NC for de 95% estamos confiantes 95 % de que estará na faixa
Xscore E
Erro Padrão da Média
X ~ N (, 2/n)_
X
Xμ
Margem de erro e erro padrão da médiaMargem de erro e erro padrão da média
O que é o score?
Vimos que A Distribuição amostral das médias se aproxima da curva normal para n suficientemente grande (n > 30), da forma seguinte
X cz E
Logo podemos utilizar a curva normal padrão com a variável reduzida z
(0,1) Nn/
Xz ~
σ
μ score = z ou ainda score
= zc
nzE c
σ
NC = 1 -
/2/2
Estamos confiantes 100.(1–)% de que estará no IC
Margem de erro e erro padrão da médiaMargem de erro e erro padrão da média
nzc
σ
-zc zc NC zc
90% 1,645
95% 1,960
99% 2,575
Exemplo: uma pesquisa foi realizada para se estimar a renda média familiar, em uma população com desvio padrão de R$ 50,00.
Para isto tomou uma amostra de 80 famílias. A média nesta amostra foi de R$ 500,00. Adotou-se 95% de NC. Pergunta-se:
Margem de erro e erro padrão da médiaMargem de erro e erro padrão da média
a)Qual a estimativa pontual da média populacional?
b) Qual a margem de erro da pesquisa?
c) Qual o IC?
a)
b)
reais 500 X
10,9680
501,96
nzE c
σ
Margem de erro e erro padrão da médiaMargem de erro e erro padrão da média
- E < µ < + E
XX
Com 95% de confiança
c)
500 - 10,96 < µ < 500 + 10,96 489,04 < µ <
510,96
Exemplo: Se o desvio padrão da estatura dos alunos do Ctec é de 0,09 m, qual a média populacional com o NC de 90%, tomando uma amostra de 30 alunos e média amostral de 1,71?
Margem de erro e erro padrão da médiaMargem de erro e erro padrão da média
Estimação da média para Estimação da média para desconhecido desconhecido
Atenção
Para
Preciso de
Para
Preciso de
Então substituo por s (desvio padrão amostral)
n
szE c
Esta troca gera problemas se a amostra for pequena n pequeno
n/
Xzc
σ
μSe
substituirmospor outro
ns/
Xc
μt
o efeito será uma má estimação de para n pequeno
Usaremos para compensar amostras pequenas a
Distribuição t de Student
Estimação da média para Estimação da média para desconhecido desconhecido
Como é esta distribuição (comparando com a curva normal padrão) ...
Ela é diferente para tamanhos de amostras diferentes
Ela tem a mesma forma geral da DN padrão, mas é mais larga com pequenas amostras
Distribuição t de StudentDistribuição t de Student
Mas o desvio padrão da distribuição t de Student varia com o tamanho amostral e é maior que 1
À medida que n aumenta, a ela se aproxima da DN padrão
Distribuição t de StudentDistribuição t de Student
Ela também tem uma média de t = 0
Uso da tabela da curva t
1) Tem que ser dado o valor de n e o NC2) Em seguida calcula-se o número de graus de
liberdade gl = n - 13) Pegar o valor de tc
Distribuição t de StudentDistribuição t de Student
Exemplo: pesquisa para se estimar a renda média familiar. Tomou-se uma amostra de 80 famílias. A média nesta amostra foi de R$ 800,00 e o desvio padrão foi de R$ 100,00. Adotou-se 95% de NC. Pergunta-se:a)Qual a estimativa pontual da média
populacional?b) Qual a margem de erro da pesquisa?
c) Qual o IC?
Estimação da média para Estimação da média para desconhecido desconhecido
a)
b)
reais 800 X
80
100
n
sE cc tt
Com 95% de confiança
c) 800 – 22,25 < µ < 800 + 22,25 777,75 < µ <
822,25
Número de graus de liberdade:gl = n – 1 = 79 curva t: 2 caudas 0,05, tc = 1,99
22,2580
1001,99
n
sE c t
Estimação da média para Estimação da média para desconhecido desconhecido
Tabela da distribuição t de StudentTabela da distribuição t de Student
Tabela da distribuição t de StudentTabela da distribuição t de Student
Tabela da distribuição t de StudentTabela da distribuição t de Student
Cálculo do tamanho da amostra nCálculo do tamanho da amostra nQuando planejamos uma pesquisa, fazemos o inverso:Adotamos E e calculamos n
População Infinita
População Finita n ≤ 5% N
2α/2
E
σzn
2c
22
2c
2
zσE1N
zσNn
Pode-se adotar o desvio padrão amostral para se determinar n depois, deve-se calcular a E verdadeira
EstatísticaEstatísticaAula 19Aula 19
Universidade Federal de AlagoasUniversidade Federal de AlagoasCentro de Tecnologia
Prof. Marllus Gustavo Ferreira Passos das NevesProf. Marllus Gustavo Ferreira Passos das Neves
Adaptado do material elaborado pelo Prof. Wayne Adaptado do material elaborado pelo Prof. Wayne Santos de AssisSantos de Assis