Calculadora de estimativa de pontos

Uma estimativa pontual representa nossa “melhor estimativa” de um parâmetro populacional.
Por exemplo, uma média amostral pode ser usada como uma estimativa pontual de uma média populacional.
Da mesma forma, uma proporção amostral pode ser usada como uma estimativa pontual de uma proporção populacional. No entanto, existem várias maneiras de calcular a estimativa pontual de uma proporção populacional, incluindo:
Ponto MLE estimado : x/n
Ponto Wilson estimado : (x + z 2/2 ) / (n + z 2 )
Estimativa de Jeffrey Point : (x + 0,5) / (n + 1)
Estimativa do ponto de Laplace : (x + 1) / (n + 2)
onde x é o número de “acertos” na amostra, n é o tamanho da amostra ou número de tentativas e z é o escore z associado ao nível de confiança.
Para encontrar a melhor estimativa pontual, basta inserir os valores de Número de sucessos, Número de tentativas e Nível de confiança nas caixas abaixo e clicar no botão “Calcular”.

Melhor estimativa = 0,45695

Ponto MLE estimado = 0,45161

Ponto Wilson estimado = 0,45695

Estimativa pontual de Jeffrey = 0,45313

Ponto Laplace estimado = 0,45455


Esta calculadora usa a seguinte lógica para determinar qual estimativa pontual é melhor usar:
Se x/n ≤ 0,5 , use a estimativa pontual de Wilson.
Caso contrário, se x/n < 0,9 , use a estimativa pontual MLE.
Caso contrário, se x/n < 1,0 , use o menor entre Jeffrey Point ou Laplace Point Estimate.
Caso contrário, se x/n = 1.0 , use a estimativa pontual de Laplace.

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