{"id":255,"date":"2023-08-03T13:00:58","date_gmt":"2023-08-03T13:00:58","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/estimador\/"},"modified":"2023-08-03T13:00:58","modified_gmt":"2023-08-03T13:00:58","slug":"estimador","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/estimador\/","title":{"rendered":"Estimador"},"content":{"rendered":"<p>Este artigo explica o que \u00e9 um estimador em estat\u00edstica e quais s\u00e3o as propriedades de um bom estimador. Al\u00e9m disso, voc\u00ea poder\u00e1 ver exemplos de estimadores e os diferentes tipos de estimativas que existem nas estat\u00edsticas.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%c2%bfque-es-un-estimador\"><\/span>O que \u00e9 um estimador?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> Nas estat\u00edsticas, um <strong>estimador<\/strong> \u00e9 uma estat\u00edstica usada para estimar o valor de um par\u00e2metro populacional. Em outras palavras, um estimador \u00e9 usado para estimar um par\u00e2metro desconhecido de uma popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p> Por exemplo, a m\u00e9dia amostral \u00e9 um estimador da m\u00e9dia populacional. Assim, voc\u00ea pode calcular a m\u00e9dia aritm\u00e9tica de uma amostra e usar esse valor como uma aproxima\u00e7\u00e3o da m\u00e9dia populacional.<\/p>\n<p> Os estimadores amostrais s\u00e3o muito comuns nas estat\u00edsticas, porque normalmente nem todos os elementos de uma popula\u00e7\u00e3o s\u00e3o conhecidos e, portanto, os par\u00e2metros estat\u00edsticos da popula\u00e7\u00e3o n\u00e3o podem ser calculados. A seguir, escolhe-se uma amostra aleat\u00f3ria e determinam-se as medidas estat\u00edsticas da amostra e, a seguir, com base nos c\u00e1lculos efetuados, podem-se aproximar os par\u00e2metros populacionais. <\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"caracteristicas-de-un-buen-estimador\"><\/span> Caracter\u00edsticas de um bom estimador<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> Depois de vermos a defini\u00e7\u00e3o de um estimador, vamos ver quais caracter\u00edsticas um bom estimador deve ter para compreender melhor o conceito.<\/p>\n<ol style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:22px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Imparcial<\/strong> : Um estimador imparcial \u00e9 aquele cujo valor amostral \u00e9 igual ao valor da popula\u00e7\u00e3o. Assim, quanto maior o vi\u00e9s de um estimador, menos preciso ele ser\u00e1. \u00c9 por isso que queremos que o vi\u00e9s do estimador pontual seja pequeno, de modo que a diferen\u00e7a entre o valor do estimador pontual e o valor verdadeiro seja o mais pr\u00f3ximo poss\u00edvel de zero.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:22px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Consist\u00eancia<\/strong> : Um estimador consistente \u00e9 aquele que, \u00e0 medida que o tamanho da amostra aumenta, seu valor se aproxima do valor real do par\u00e2metro. Assim, quanto maior o tamanho da amostra, melhor ser\u00e1 a estimativa produzida.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:22px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Efici\u00eancia<\/strong> : Quanto menor for a vari\u00e2ncia da distribui\u00e7\u00e3o amostral do estimador pontual, maior ser\u00e1 a efici\u00eancia do estimador pontual. Assim, queremos que o estimador pontual seja eficiente para que a vari\u00e2ncia seja pequena. Consequentemente, se confiarmos apenas nesta caracter\u00edstica, entre dois estimadores pontuais escolheremos sempre o estimador com maior efici\u00eancia (ou menor vari\u00e2ncia).<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:22px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Robustez<\/strong> : um estimador robusto \u00e9 aquele que, em caso de modifica\u00e7\u00e3o de alguma das hip\u00f3teses iniciais, o resultado da estima\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 modificado significativamente.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:22px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Sufici\u00eancia<\/strong> : Um estimador \u00e9 suficiente se resume todas as informa\u00e7\u00f5es relevantes sobre a amostra na estimativa, de modo que nenhum outro estimador possa fornecer informa\u00e7\u00f5es adicionais sobre o par\u00e2metro populacional estimado. Portanto, um estimador \u00e9 suficiente quando \u00e9 a melhor estat\u00edstica que pode ser escolhida para aproximar o par\u00e2metro populacional.<\/span> <\/li>\n<\/ol>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"ejemplos-de-estimadores\"><\/span> Exemplos de estimadores<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> Freq\u00fcentemente, os seguintes estimadores amostrais s\u00e3o usados como estimativas de par\u00e2metros populacionais.<\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:18px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">A estimativa pontual de uma m\u00e9dia populacional \u00e9 o valor da m\u00e9dia aritm\u00e9tica da amostra. Em geral, o s\u00edmbolo \u00e9 usado\n<p class=\"has-text-align-center\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-a39858a792fb4fe9a3173e004701f2a7_l3.png\" class=\"ql-img-inline-formula quicklatex-auto-format\" alt=\"\\overline{x}\" title=\"Rendered by QuickLaTeX.com\" height=\"11\" width=\"11\" style=\"vertical-align: 0px;\"><\/p>\n<p><\/span> para representar o valor da m\u00e9dia amostral, enquanto o s\u00edmbolo da m\u00e9dia populacional \u00e9 a letra grega \u00b5. <\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"has-text-align-center\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-b83920b9bd1de70dd5e2cbcddade709b_l3.png\" class=\"ql-img-inline-formula quicklatex-auto-format\" alt=\"\\overline{x}=\\mu\" title=\"Rendered by QuickLaTeX.com\" height=\"15\" width=\"45\" style=\"vertical-align: -4px;\"><\/p>\n<\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:18px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">O desvio padr\u00e3o (ou desvio padr\u00e3o) de uma popula\u00e7\u00e3o pode ser estimado com precis\u00e3o pelo valor do desvio padr\u00e3o da amostra. O desvio padr\u00e3o populacional \u00e9 representado pela letra grega \u03c3 e o valor do desvio padr\u00e3o amostral \u00e9 indicado pela letra s.<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"has-text-align-center\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-9ba1b1a5b6a8edf9638c0c504f1420f8_l3.png\" class=\"ql-img-inline-formula quicklatex-auto-format\" alt=\"s=\\sigma\" title=\"Rendered by QuickLaTeX.com\" height=\"8\" width=\"43\" style=\"vertical-align: 0px;\"><\/p>\n<\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:18px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">A propor\u00e7\u00e3o de uma popula\u00e7\u00e3o pode ser estimada de forma espec\u00edfica com o valor da propor\u00e7\u00e3o da amostra. O s\u00edmbolo da propor\u00e7\u00e3o populacional \u00e9 a letra py, enquanto o s\u00edmbolo da propor\u00e7\u00e3o amostral \u00e9\n<p class=\"has-text-align-center\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-181bfc099b3fc59a1a175d7cb3b01558_l3.png\" class=\"ql-img-inline-formula quicklatex-auto-format\" alt=\"\\widehat{p}.\" title=\"Rendered by QuickLaTeX.com\" height=\"18\" width=\"14\" style=\"vertical-align: -4px;\"><\/p>\n<p><\/span> <\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"has-text-align-center\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-1f900f54a2b9ccee1edb99c88f58f371_l3.png\" class=\"ql-img-inline-formula quicklatex-auto-format\" alt=\"\\widehat{p}=p\" title=\"Rendered by QuickLaTeX.com\" height=\"18\" width=\"43\" style=\"vertical-align: -4px;\"><\/p>\n<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"estimador-y-estimacion\"><\/span> Estimador e estimativa<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> Conforme explicado ao longo do artigo, um estimador \u00e9 usado para estimar um par\u00e2metro populacional. No entanto, deve-se ter em mente que existem dois tipos de estimativas:<\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:18px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Estima\u00e7\u00e3o pontual<\/strong> : consiste em tomar o valor amostral do par\u00e2metro como uma aproxima\u00e7\u00e3o do valor populacional.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:18px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Estimativa de intervalo<\/strong> : envolve aproximar o valor do par\u00e2metro populacional em um intervalo, em vez de um valor espec\u00edfico. Portanto, neste tipo de estima\u00e7\u00e3o, calcula-se um intervalo em que a probabilidade de o verdadeiro valor do par\u00e2metro estar dentro do intervalo \u00e9 muito alta.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> Cada tipo de estimativa tem suas vantagens e desvantagens e, dependendo do caso, \u00e9 mais pr\u00e1tico utilizar uma estimativa pontual ou intervalar. Para saber mais, voc\u00ea pode pesquisar nossos artigos correspondentes no mecanismo de busca deste site.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"error-de-un-estimador\"><\/span> Erro de um estimador<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> Na pr\u00e1tica, \u00e9 muito dif\u00edcil fazer uma estimativa exata do valor real de um par\u00e2metro, raz\u00e3o pela qual muitas vezes ocorre um erro na estimativa. Logicamente, devemos tentar minimizar o erro de estimativa.<\/p>\n<p> Assim, definimos o erro de um estimador como a diferen\u00e7a entre o valor estimado e o valor real do par\u00e2metro.<\/p>\n<\/p>\n<p class=\"has-text-align-center\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-256c75a75baeb32bb5b868fcbd86d44b_l3.png\" class=\"ql-img-inline-formula quicklatex-auto-format\" alt=\"e=\\widehat{\\theta}-\\theta\" title=\"Rendered by QuickLaTeX.com\" height=\"19\" width=\"71\" style=\"vertical-align: 0px;\"><\/p>\n<\/p>\n<p> Ouro<\/p>\n<\/p>\n<p class=\"has-text-align-center\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-0bd3dc61f3221d4a03d802a8cd668c9c_l3.png\" class=\"ql-img-inline-formula quicklatex-auto-format\" alt=\"\\widehat{\\theta}\" title=\"Rendered by QuickLaTeX.com\" height=\"19\" width=\"11\" style=\"vertical-align: 0px;\"><\/p>\n<p> \u00e9 o valor da estimativa e<\/p>\n<p class=\"has-text-align-center\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-7b2034939b850e3311120fca462ab64e_l3.png\" class=\"ql-img-inline-formula quicklatex-auto-format\" alt=\"\\theta\" title=\"Rendered by QuickLaTeX.com\" height=\"12\" width=\"9\" style=\"vertical-align: 0px;\"><\/p>\n<p> \u00e9 o valor real do par\u00e2metro.<\/p>\n<p> Voc\u00ea tamb\u00e9m pode calcular o erro quadr\u00e1tico m\u00e9dio (MSE), que \u00e9 a m\u00e9dia dos erros quadr\u00e1ticos. Deve-se notar que o erro quadr\u00e1tico m\u00e9dio representa a vari\u00e2ncia do estimador.<\/p>\n<\/p>\n<p class=\"has-text-align-center\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-feb09d7331847ec133669821057453f7_l3.png\" class=\"ql-img-inline-formula quicklatex-auto-format\" alt=\"\\displaystyle ECM=\\cfrac{1}{n}\\sum_{i=1}^n \\left(\\widehat{\\theta}-\\theta \\right)^2\" title=\"Rendered by QuickLaTeX.com\" height=\"49\" width=\"182\" style=\"vertical-align: -21px;\"><\/p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Este artigo explica o que \u00e9 um estimador em estat\u00edstica e quais s\u00e3o as propriedades de um bom estimador. Al\u00e9m disso, voc\u00ea poder\u00e1 ver exemplos de estimadores e os diferentes tipos de estimativas que existem nas estat\u00edsticas. O que \u00e9 um estimador? 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