Estimação por ponto (o que trabalhar na amostra)

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1 Estimação por ponto (o que trabalhar na amostra)
Para estimar por ponto o valor do parâmetro da população, calculamos a medida correspondente na amostra, chamada estatística amostral.

2 Estimação por ponto Parâmetro da População Estimador por Ponto
Estimativa por Ponto  = média da população média da amostra É o resultado dos cálculos da média da amostra  = desvio-padrão da população desvio-padrão da amostra É o resultado dos cálculos do desvio-padrão da amostra p = proporção da população proporção da amostra É o resultado dos cálculos da proporção da amostra

3 Estimação por ponto Exemplo: Suponha uma população de 2500 gerentes da empresa EAI da qual se tomou uma amostra de 30 gerentes, isto é, N=2500 e n = 30.

4 Estimação por ponto Parâmetro da População Valor do parâmetro
Estimador por Ponto Estimativa por Ponto  = salário médio anual da população US$ ,00 salário médio anual da amostra US$ ,00  = desvio-padrão do salário anual da população US$ 4.000,00 Desvio-padrão do salário anual da amostra US$ 3.347,72 p = proporção que completou o programa de treinamento de gerenciamento 0,60 Proporção da amostra que completou o programa de gerenciamento 0,63

5 Revisão de algumas fórmulas
O estimador da média da população é a média da amostra.

6 Revisão de algumas fórmulas
O estimador do desvio-padrão da população é o desvio-padrão da amostra.

7 Revisão de algumas fórmulas
O estimador da proporção da população é a proporção da amostra.

8 Erro de Amostragem ou Margem de Erro de uma estimativa
=estimador - parâmetro

9 Exemplos Margem de erro da média

10 Exemplos Margem de erro do desvio-padrão

11 Exemplos Margem de erro da proporção

12 Estimação por ponto Fomos capazes de calcular os erros de amostragem aqui porque os parâmetros da população eram conhecidos. No entanto, em uma aplicação de amostragem real não seremos capazes de calcular o erro de amostragem exatamente porque o valor do parâmetro é desconhecido. Nas próximas seções aprenderemos como fazer declarações de probabilidade sobre o tamanho provável do erro de amostragem.