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Questions and Answers
Qual é o objetivo da inferência estatística?
Qual é o objetivo da inferência estatística?
A amostra deve ser sempre igual à população para que a inferência seja precisa.
A amostra deve ser sempre igual à população para que a inferência seja precisa.
False
O que é uma variável aleatória?
O que é uma variável aleatória?
Uma característica numérica do resultado de um experimento.
A ______ é a característica numérica (desconhecida) da distribuição dos elementos da população.
A ______ é a característica numérica (desconhecida) da distribuição dos elementos da população.
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Combine os termos com suas definições:
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Quais são os dois tipos principais de inferência estatística?
Quais são os dois tipos principais de inferência estatística?
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O erro de amostragem significa que a amostra não pode refletir a população.
O erro de amostragem significa que a amostra não pode refletir a população.
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Qual é o propósito da amostragem?
Qual é o propósito da amostragem?
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A amostragem sistemática é utilizada em populações que não possuem elementos ordenados.
A amostragem sistemática é utilizada em populações que não possuem elementos ordenados.
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Qual técnica de amostragem permite selecionar elementos de uma população ordenada de maneira periódica?
Qual técnica de amostragem permite selecionar elementos de uma população ordenada de maneira periódica?
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Na amostragem estratificada, a amostra deve ser proporcional a cada grupo definido na população.
Na amostragem estratificada, a amostra deve ser proporcional a cada grupo definido na população.
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Quantos alunos compõem a amostra total da população de 400 alunos?
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Combine os métodos de amostragem com suas descrições:
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Qual é o primeiro passo na amostragem por conglomerados?
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A amostragem acidental garante a representatividade dos resultados para a população.
A amostragem acidental garante a representatividade dos resultados para a população.
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Defina amostragem intencional.
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A amostragem por conglomerados é utilizada quando a identificação dos elementos da população é extremamente ______.
A amostragem por conglomerados é utilizada quando a identificação dos elementos da população é extremamente ______.
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Associe os tipos de amostragem com suas características:
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O que é estatística inferencial?
O que é estatística inferencial?
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A amostragem não-probabilística permite generalizar os resultados das pesquisas para a população.
A amostragem não-probabilística permite generalizar os resultados das pesquisas para a população.
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Quais são os dois tipos de inferências que podem ser feitas na estatística inferencial?
Quais são os dois tipos de inferências que podem ser feitas na estatística inferencial?
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Qual é a principal diferença entre amostras aleatórias e não aleatórias?
Qual é a principal diferença entre amostras aleatórias e não aleatórias?
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As técnicas probabilísticas garantem que todos os elementos da população têm a mesma chance de serem selecionados.
As técnicas probabilísticas garantem que todos os elementos da população têm a mesma chance de serem selecionados.
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Qual é o significado de 'amostragem estratificada'?
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Na amostragem aleatória simples, a probabilidade de cada elemento ser selecionado é _____, onde N é o número de elementos da população.
Na amostragem aleatória simples, a probabilidade de cada elemento ser selecionado é _____, onde N é o número de elementos da população.
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Associe as técnicas de amostragem com suas descrições:
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Qual é um exemplo de erro não amostral?
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A amostragem aleatória simples é a técnica mais complexa de amostragem.
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O que caracteriza uma amostra representativa?
O que caracteriza uma amostra representativa?
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Study Notes
Estatística Inferencial
- É uma área da Estatística cujo objetivo é fazer afirmações sobre um universo a partir de uma amostra.
- A amostra deve ser maior que o conjunto de dados observados.
- A afirmação sobre a veracidade da amostra deve vir acompanhada de uma medida de precisão.
- O estatístico coleta informações experimentais (amostras) e da literatura.
- As principais escolas de inferência são a frequentista (clássica) e a bayesiana.
Definições Básicas
- Variável Aleatória: Uma característica numérica do resultado de um experimento. É uma função que associa cada elemento do espaço amostral a um número real.
População e Amostra
- População: Conjunto de todos os elementos ou resultados de um problema estudado.
- Amostra: Subconjunto da população cujos elementos podem ser observados e onde as quantidades de interesse podem ser medidas.
Parâmetros e Estimadores
- Parâmetro: Característica numérica desconhecida da distribuição dos elementos da população.
- Estimador: Função da amostra, construída para representar ou estimar um parâmetro da população.
- Estimativa: O valor numérico que um estimador assume.
Exemplo
- A distribuição da altura de adultos brasileiros pode ser representada por um modelo normal (apesar das alturas não poderem ser negativas).
- Para estimar a média e a variância, existem duas soluções:
- Medição da altura de todos os brasileiros adultos.
- Seleção aleatória de algumas pessoas (amostra), análise e inferência para toda a população.
Amostragem
- É o processo de coleta de dados para obter uma imagem da população.
- Há sempre um erro de amostragem a ser considerado.
- Pode haver erros não amostrais, onde os dados recolhidos não pertencem aos valores possíveis da entidade.
Tipos de Amostragem
- Aleatórias: Todos os elementos da população possuem a mesma probabilidade de serem selecionados (probabilidade = 1/N, onde N é o tamanho da população).
- Não Aleatórias: Há uma escolha deliberada dos elementos da população (não permite generalizar os resultados das pesquisas para a população).
Técnicas de Amostragem
- Amostragem Aleatória Simples: Processo mais elementar e utilizado. Numera-se a população, sorteia-se aleatoriamente elementos que irão compor a amostra.
- Exemplo: Obter uma amostra de 10% de alunos de uma escola dos 200 alunos existentes.
- Assegurar números de 1 a 200, coloca-os em pedaços de papel e em uma urna.
- Retirar da urna os pedaços necessários que correspondem a 10% - neste caso, 20.
- Amostragem Sistemática: Selecionando elementos periodicamente, utilizando um sistema criado pelo pesquisador.
- Exemplo: Obter uma amostra de 80 casas de uma rua com 2000 casas. Escolher um número aleatório de 1 a 25. A amostra será composta pelas casas número 8, 33, 58, 83, 108... etc.
- Amostragem Estratificada: Divide a população em subconjuntos (estratos) e extrai amostras aleatórias de cada estrato para representar as proporções da população.
- Exemplo: Uma população com 400 alunos, 240 meninos e 160 meninas. Para obter 10% da população (40 alunos), são necessários 24 meninos e 16 meninas.
- Amostragem por Conglomerados: Divide a população em grupos (conglomerados) e extrai uma amostra aleatória de alguns dos conglomerados para estudar todos os elementos destes conglomerados.
- Exemplo: Estudar a população de uma cidade, utilizando dados de quarteirões. Numera-se os quarteirões, coloca-se em uma urna, retira-se um quarteirão aleatoriamente para estudo.
Técnicas Não-Probabilísticas
- Amostragem Acidental: Escolhe-se os elementos à medida que vão aparecendo.
- Exemplo: Realizar pesquisas de opinião em shoppings ou praças públicas, entrevistando aqueles que estão disponíveis.
- Amostragem Intencional: Escolhe-se intencionalmente os elementos que compõe a amostra, de acordo com um critério pré-determinado.
- Exemplo: Em uma pesquisa sobre preferência por cerveja, entrevistar somente frequentadores de bares.
- Amostragem por Cotas: Os pesquisadores compor am amostra de indivíduos que representem a população real, baseados em suas características ou qualidades.
- Amostragem a Esmo ou Sem Norma: O amostrador tenta seguir um processo aleatório, mas, na prática, não o realiza de forma consistente.
Outros Termos
- Parâmetro: Característica da população.
- Estatística: Característica descritiva dos elementos de uma amostra.
- Estimativa: Valor estimado a partir de uma estatística para um parâmetro.
- O tamanho da amostra está ligado ao erro amostral tolerável.
Lista de Exercícios
- Inclui exercícios para compreensão da matéria.
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Description
Este quiz aborda os conceitos de Estatística Inferencial, incluindo variáveis aleatórias, populações e amostras. Compreenda a importância das amostras na coleta de dados e as principais escolas de inferência. Teste seus conhecimentos sobre parâmetros e estimadores.
