Olá, pessoal. Tudo certo? No artigo de hoje veremos o Resumo das Amostragem para o ISS-BH.
Trata-se de um tema relativamente tranquilo, mas que pode garantir alguns pontos em prova, assim não vamos vacilar.
Tópicos que serão vistos:
Sem mais delongas, vamos lá!
Vamos iniciar o Resumo das Amostragem para o ISS-BH.
A amostragem faz parte da Estatística Inferencial, ou seja, busca-se tirar conclusões (inferir) sobre um todo (população) a partir de parte dessa população (amostra).
Assim, é importante conhecer alguns conceitos.
Etapas: Seleciona a amostra => Calcular a estatística da amostra => Inferir o parâmetro populacional
Vamos dar continuidade ao Resumo das Amostragem para o ISS-BH por alguns conceitos.
População: conjunto de elementos que apresenta pelo menos uma característica em comum
Amostra: subconjunto da população, ou seja, conjunto não vazio e que não contém todos elementos.
Assim, da população retiramos a amostra, com essa podemos inferir sobre a população (parâmetro populacional) a partir do estimador do parâmetro populacional.
É importante perceber que o valor da amostra varia, uma vez que a amostra não é sempre a mesma, nesse sentido haverá um erro amostral natural do processo.
Tipos de Erros
Erros Amostrais: são controláveis e mensuráveis
Erros não Amostrais (Sistemáticos): não controláveis -> falha do processo
Entretanto, é importante não confundir erro amostral com viés do estimador.
Não confunda:
Também é válido lembrar que:
Vejamos agora no Resumo das Amostragem para o ISS-BH sobre os tipos de amostragem.
Compreendido a diferença, vamos a cada uma das hipóteses.
Vejamos a Amostragem probabilística.
Amostragem probabilística:
p = n/N
Peso amostral = inverso da probabilidade (p)
R = N (população) / n (número de elementos da amostra)
Obs.: Utiliza-se a parte inteira de R.
Em seguida, é realizada uma técnica de amostragem simples para selecionar os elementos de cada estrato.
Os estratos não precisam ser do mesmo tamanho, e a amostra pode ser do mesmo tamanho (amostragem uniforme) ou proporcional ao tamanho do estrato (amostragem proporcional)
Também é possível encontrar a amostragem ótima (de Neyman), que depende tanto do tamanho populacional, quanto da sua variabilidade (desvio padrão), assim há o menor erro amostral entre elas.
Muitas questões buscam tentar confundir o candidato referente a amostragem por estratificação e por conglomerado, então vejamos.
Não confunda:
Agora vamos conhecer a Amostragem não probabilística.
Amostragem não probabilística:
Para finalizar o Resumo Sobre Amostragem para o ISS-BH, vamos conhecer as Leis dos Grandes Números. Comecemos pelo seu enunciado:
“A média aritmética dos valores observados tendem à esperança da variável aleatória, com o aumento do número de observações.”
Em outras palavras, a média amostral converge para a média populacional (valor esperado) com o aumento da amostra, afinal a amostra fica cada vez mais parecida com a população.
Podemos separar a Lei dos grandes números em duas.
Obs.: As Leis dos Grandes Números tratam da convergência da média amostral à média populacional (que é um número) e não da distribuição de uma variável aleatória.
Forte X Fraca
Lei Fraca: Convergência é provável -> Fraco/pequeno: é apenas probabilidade
Lei Forte: Convergência é certa (quase certa) –> Quem é forte ganha quase de forma certa
Pessoal, chegamos ao final do Resumo sobre Resumo de Variáveis Aleatórias Contínuas ISS-BH. Espero que o artigo tenha sido efetivo para seu aprendizado.
Obviamente trata-se de um resumo apenas com os pontos principais da matéria, assim não deixe de acompanhar as aulas para o aprofundamento necessário.
Ainda, ressaltamos mais uma vez a importância de praticar por exercícios, assim faça muitas questões pelo nosso sistema de questões.
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