A estimativa de par\u00e2metros<\/strong> \u00e9 um m\u00e9todo estat\u00edstico para estimar o valor de um par\u00e2metro populacional a partir de uma amostra. Ou seja, em estat\u00edstica, a estimativa de par\u00e2metros \u00e9 utilizada para aproximar um par\u00e2metro populacional por meio da realiza\u00e7\u00e3o de c\u00e1lculos com amostras de dados.<\/p>\n Em geral, os par\u00e2metros de uma popula\u00e7\u00e3o n\u00e3o s\u00e3o conhecidos e geralmente \u00e9 muito grande para estudar todos os seus indiv\u00edduos. Assim, \u00e9 retirada uma amostra da popula\u00e7\u00e3o, esta amostra \u00e9 analisada estatisticamente e, por fim, os resultados obtidos s\u00e3o deduzidos de toda a popula\u00e7\u00e3o. Assim, a estimativa dos par\u00e2metros estat\u00edsticos permite-nos ter uma ideia aproximada dos valores dos par\u00e2metros populacionais.<\/p>\n Ao estimar um par\u00e2metro, sempre h\u00e1 uma margem de erro. Como o valor verdadeiro do par\u00e2metro populacional geralmente \u00e9 desconhecido, ao estimar um par\u00e2metro \u00e9 feita uma aproxima\u00e7\u00e3o e, portanto, pode ocorrer uma discrep\u00e2ncia entre o valor verdadeiro e o valor aproximado. <\/p>\n Nas estat\u00edsticas, existem dois tipos de estimativas de par\u00e2metros<\/strong> :<\/p>\n A estimativa pontual \u00e9 mais precisa do que a estimativa intervalar porque reduz a aproxima\u00e7\u00e3o a um \u00fanico valor. No entanto, a estimativa intervalar \u00e9 mais confi\u00e1vel porque \u00e9 mais prov\u00e1vel que o valor verdadeiro do par\u00e2metro esteja dentro de um intervalo do que determinar seu valor exato usando uma estimativa pontual. <\/p>\n A estimativa pontual<\/strong> envolve estimar o valor exato de um par\u00e2metro populacional a partir de dados amostrais. Ou seja, a estimativa pontual fornece um valor espec\u00edfico de um par\u00e2metro populacional usando o valor amostral do par\u00e2metro como refer\u00eancia.<\/p>\n Por exemplo, para determinar a m\u00e9dia de uma popula\u00e7\u00e3o de 1.000 indiv\u00edduos, podemos fazer uma estimativa pontual e calcular o valor da m\u00e9dia de uma amostra de 50 pessoas. Podemos, portanto, tomar o valor da m\u00e9dia amostral como uma estimativa pontual da m\u00e9dia populacional.<\/p>\n Assim, um estimador<\/strong> \u00e9 uma estat\u00edstica amostral usada para estimar o valor de um par\u00e2metro populacional. Assim, o valor do par\u00e2metro amostral \u00e9 considerado como uma estimativa do valor do par\u00e2metro populacional. <\/p>\n A estimativa de intervalo<\/strong> envolve estimar o valor de um par\u00e2metro populacional usando um intervalo. Mais precisamente, a estimativa de intervalo envolve o c\u00e1lculo do intervalo no qual o valor do par\u00e2metro tem maior probabilidade de cair com um certo n\u00edvel de confian\u00e7a.<\/p>\n Por exemplo, se numa estimativa intervalar concluirmos que o intervalo de confian\u00e7a para a m\u00e9dia da popula\u00e7\u00e3o \u00e9 (3,7) com um n\u00edvel de confian\u00e7a de 95%, isso significa que a m\u00e9dia da popula\u00e7\u00e3o estudada estar\u00e1 entre 3 e 7 com uma probabilidade de 95. %.<\/p>\n O intervalo que fornece a estimativa intervalar \u00e9 denominado intervalo de confian\u00e7a. Assim, o intervalo de confian\u00e7a<\/strong> \u00e9 um intervalo que d\u00e1 uma estimativa, com margem de erro, dos valores entre os quais se encontra o valor de um par\u00e2metro populacional. Resumindo, o intervalo de confian\u00e7a \u00e9 o resultado obtido a partir de uma estimativa intervalar. Para calcular o intervalo de confian\u00e7a de uma estimativa intervalar, a f\u00f3rmula correspondente deve ser aplicada: <\/p>\n Depois de vermos a defini\u00e7\u00e3o de estimativa de par\u00e2metros e quais s\u00e3o os diferentes tipos de estimativas de par\u00e2metros, veremos um exemplo de como um par\u00e2metro populacional pode ser estimado.<\/p>\n 25 8 14 19 12<\/p>\n Para estimar com precis\u00e3o a m\u00e9dia da popula\u00e7\u00e3o, basta calcular a m\u00e9dia dos dados amostrais. Ent\u00e3o, aplicamos a f\u00f3rmula aritm\u00e9tica m\u00e9dia:<\/p>\n<\/p>\n Por\u00e9m, estimaremos por intervalos com n\u00edvel de confian\u00e7a de 95%, pois este \u00e9 o n\u00edvel de confian\u00e7a mais comum. Assim, para realizar uma estimativa intervalar \u00e9 necess\u00e1rio aplicar a f\u00f3rmula do intervalo de confian\u00e7a para a m\u00e9dia<\/a> : <\/p>\n<\/p>\n 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 Assim, se conhecermos o valor do par\u00e2metro populacional, podemos calcular o erro de estimativa, que \u00e9 definido como a diferen\u00e7a entre o valor estimado e o valor real do par\u00e2metro.<\/p>\n<\/p>\n Ouro<\/p>\n<\/p>\n \u00e9 o valor da estimativa e<\/p>\n \u00e9 o valor real do par\u00e2metro.<\/p>\n 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 Quando o verdadeiro valor do par\u00e2metro populacional n\u00e3o \u00e9 conhecido, que \u00e9 o caso mais comum, geralmente \u00e9 realizado um teste de hip\u00f3tese para verificar se a estimativa est\u00e1 correta. <\/p>\n<\/span> Tipos de estimativas de par\u00e2metros<\/span><\/h2>\n
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\u27a4<\/span> Veja:<\/strong> Exemplo de estimativa de intervalo<\/a><\/div>\n<\/span> Ponto estimado<\/span><\/h3>\n
<\/span> Intervalo de estimativa<\/span><\/h3>\n
<\/span> Exemplo de estimativa de um par\u00e2metro<\/span><\/h2>\n
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<\/p>\n<\/p>\n![\"(7,43](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-68cadfed993f46df534da0b30f15e7dd_l3.png\" "\\"Rendered")
<\/p>\n<\/p>\n<\/span>Erro de estimativa<\/span><\/h2>\n
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