ANÁLISE ESTATÍSTICA II

Apresentação em tema: "ANÁLISE ESTATÍSTICA II"— Transcrição da apresentação:

1 ANÁLISE ESTATÍSTICA II
DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS O principal interesse ao se fazer uma inferência estatística é tirar conclusões sobre uma população, e não sobre a amostra. Uma distribuição de amostragem corresponde à distribuição dos resultados, caso se tenha optado por selecionar todas as amostras possíveis.

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DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS 1. Distribuição de Amostragem da Média Aritmética Corresponde à distribuição das médias aritméticas x de todas as amostras possíveis de um determinado tamanho n que poderiam ocorrer. A média aritmética é isenta de viés, isto é, a média aritmética de todas as médias aritméticas de amostras, de tamanho n, é igual à média aritmética da população, μ.

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DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS Experiência para Constatar a Ausência de Viés da Média Aritmética da Amostra Seja uma população de 4 pessoas, cuja variável aleatória de interesse é a idade de cada indivíduo: Tamanho da população: N = 4 Valores da variável aleatória X: 18, 20, 22 e 24 anos Suponha que seja extraída uma amostra de 2 indivíduos dessa população (n = 2). As estatísticas obtidas a partir dessa amostra são adequadas a ponto de serem consideradas bastante representativas da população?

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DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS Na experiência, há 16 possíveis amostras (com reposição) de tamanho 2:

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DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS Em consequência, há 16 médias xi decorrentes de cada amostra:

6 ANÁLISE ESTATÍSTICA II
DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS A média aritmética de todas as amostras possíveis xi (de tamanho 2) é:

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DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS A média aritmética de todas as amostras possíveis xi (de tamanho 2) é: O desvio-padrão é:

8 ANÁLISE ESTATÍSTICA II
DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS No que tange à população, a média aritmética é:

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DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS No que tange à população, a média aritmética é: E o desvio padrão:

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DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS Estatísticas da amostra: Parâmetros da população: Uma vez que a média aritmética das 16 médias aritméticas de amostras xi é igual à média aritmética da população µ, pode-se afirmar que a média aritmética de uma amostra x é um adequado estimador da média aritmética da população e é isento de viés. Embora não se saiba quão próximo um x qualquer estará de µ, há segurança para afirmar que seus valores estarão efetivamente muito próximos.

11 ANÁLISE ESTATÍSTICA II
DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS Distribuições de Amostragens da Média Aritmética Se a população é normalmente distribuída, com média aritmética μ e desvio-padrão σ, a distribuição de amostragens da média aritmética μ x também será normalmente distribuída. As equações da distribuição de amostragens da média aritmética são:

12 ANÁLISE ESTATÍSTICA II
DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS Erro Padrão da Média Aritmética É o desvio-padrão das médias aritméticas xi de todas as possíveis amostras de mesmo tamanho: onde: σ = desvio-padrão da população n = tamanho da amostra

13 ANÁLISE ESTATÍSTICA II
DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS 1. Em uma fábrica de palitos de dentes, você seleciona aleatoriamente, dentre as milhares de caixas abastecidas, uma amostra de 25 caixas sem reposição. Considerando o desvio-padrão do processo de fabricação dos palitos igual a 15 palitos, calcule o erro-padrão da média aritmética.

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DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS 1. Em uma fábrica de palitos de dentes, você seleciona aleatoriamente, dentre as milhares de caixas abastecidas, uma amostra de 36 caixas sem reposição. Considerando o desvio-padrão do processo de fabricação dos palitos igual a 18 palitos, calcule o erro-padrão da média aritmética. σ x = σ n = =3 Tal desvio é bem menor que o desvio da população.

15 ANÁLISE ESTATÍSTICA II
DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS 2. Suponha que o desvio-padrão do teste de desempenho (normalmente distribuído) de um motor seja igual a 540 rpm. Qual é o erro padrão da média aritmética, se fosse extraída uma amostra aleatória de: 25 motores? 36 motores?

16 ANÁLISE ESTATÍSTICA II
DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS Valor de Z para a Distribuição de Amostragens da Média Aritmética: onde: x = média da amostra µ = média da população σ = desvio-padrão da população n = tamanho da amostra

17 ANÁLISE ESTATÍSTICA II
DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS 1. Seja uma população com média aritmética μ = 8 e desvio-padrão σ = 3. Suponha que seja selecionada uma amostra aleatória de tamanho n = 36. Qual é a probabilidade da média aritmética dessa amostra estar entre 7,75 e 8,25?

18 ANÁLISE ESTATÍSTICA II
DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS 1. Seja uma população com média aritmética μ = 8 e desvio-padrão σ = 3. Suponha que seja selecionada uma amostra aleatória de tamanho n = 36. Qual é a probabilidade da média aritmética dessa amostra estar entre 7,75 e 8,25?

19 ANÁLISE ESTATÍSTICA II
DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS 1. Seja uma população com média aritmética μ = 8 e desvio-padrão σ = 3. Suponha que seja selecionada uma amostra aleatória de tamanho n = 36. Qual é a probabilidade da média aritmética dessa amostra estar entre 7,75 e 8,25? P(7,75 < x < 8,25) = P(-0,5 < z < 0,5) = 0,3830

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DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS 2. Considerando todos os clientes de uma agência bancária, a média e o desvio-padrão dos saldos médios das contas correntes são, respectivamente, $ 375 e $ 118. Se for retirada uma amostra de 100 contas correntes, qual é a probabilidade da média dos saldos médios dessa amostra: ser maior ou igual a $ 365? estar entre $ 323,6 e $ 370? Entre que dois valores simetricamente distribuídos em torno da média estariam 60% das médias das amostras?

21 ANÁLISE ESTATÍSTICA II
DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS P(x ≥ 365) = 1 - P(x ≤ 365) P(x ≥ 365) = 1 - P(Z ≤ -0,847) = 1 - 0,1985 = 0,8015 = 80,15%

22 ANÁLISE ESTATÍSTICA II
DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS P(323,6 ≤ x ≤ 370) = P(x ≤ 370) - P(x ≤ 323,6) P(323,6 ≤ x ≤ 370) = P(Z ≤ -0,424) - P(Z ≤ -4,356) = 0, = 0,3358 = 33,58%

23 ANÁLISE ESTATÍSTICA II
DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS P(x1 ≤ x ≤ x2) = 60% |x – x1| = |x – x2| x1 = ? x2 = ? 60% x x2

24 ANÁLISE ESTATÍSTICA II
DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS P(x1 ≤ x ≤ x2) = 60% |x – x1| = |x – x2| x1 = ? x2 = ? As probabilidades acumuladas são: P(x1) = 0,2 → Z1 = ? P(x2) = 0,8 → Z2 = ? 60% x x2 0,30 0,30 0,2 0,5 0,8

25 ANÁLISE ESTATÍSTICA II
DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS P(Z1) = 0,2 Z1 = -0,8416 Por simetria: P(Z2) = 0,8 Z2 = 0,8416

26 ANÁLISE ESTATÍSTICA II
DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS P(365,07 ≤ x ≤ 384,93) = 60%

27 ANÁLISE ESTATÍSTICA II
DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS Case Oxford Cereals A Oxford Cereals abastece milhares de caixas de cereais durante um turno de oito horas. Como gerente de operações da unidade de produção, você é responsável por monitorar a quantidade de cereal colocada em cada caixa. Para ser coerente com o conteúdo especificado na embalagem, as caixas devem conter, em média, 368 gramas de cereal. Se o processo de abastecimento não estiver funcionando de maneira apropriada, o peso médio das caixas pode se desviar demasiadamente do peso especificado no rótulo e toda a produção se torna inaceitável. Uma vez que a pesagem de cada caixa individual consome uma quantidade demasiadamente grande de tempo, é dispendiosa e ineficiente, você decidiu extrair uma amostra de caixas.

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DISTRIBUIÇÕES DE AMOSTRAGENS Para essa amostra, selecionada aleatoriamente, você planeja pesar todas as caixas e calcular a média aritmética da amostra. Com base em sua análise dos resultados, você terá que decidir entre manter ou alterar o processo de abastecimento. Se for selecionada aleatoriamente uma amostra de 25 caixas (sem reposição) e considerando que o desvio-padrão do processo de abastecimento de cereais é 15 gramas, qual é: o erro padrão da média aritmética? a probabilidade de que essa amostra venha a ter uma média aritmética inferior a 365 gramas? a probabilidade de que uma caixa individual venha a ter menos de 365 gramas de cereal?