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| disciplinas:ce067:teoricas:estimacao [2008/05/28 16:48] – joel | disciplinas:ce067:teoricas:estimacao [2008/05/29 11:48] (atual) – joel |
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| Suponha que a estatística de interesse em cada amostra seja a quantidade de equipamentos com boa resistência, ou seja: | É importante ressaltar na tabela acima que diferentes amostragens geram diferentes resultados para a estatística de interesse que, neste caso, é a proporção de peças boas. |
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| Y:\textit{quantidade de peças com boa resistência em 5 testadas} | |
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| ====== Parâmetros, Estimadores e Estimativas ====== | ====== Parâmetros, Estimadores e Estimativas ====== |
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| //**Exemplo 7.3** Em uma cidade, os taxis estão numerados de 1 até //<latex> \theta </latex> //, sendo// <latex> \theta </latex> //é um parâmetro desconhecido que representa a quantidade de taxis na cidade. Supondo que os taxis circulam de modo uniforme por toda cidade, uma pessoal anotou a placa dos 5 primeiros taxis que passaram em uma determinada esquina. Estes números foram:// | //**Exemplo 7.3** Em uma cidade, os taxis estão numerados de 1 até //<latex> \theta </latex> //, sendo que // <latex> \theta </latex> //é um parâmetro desconhecido que representa a quantidade de taxis na cidade. Supondo que os taxis circulam de modo uniforme por toda cidade, uma pessoa anotou a placa dos 5 primeiros taxis que passaram em uma determinada esquina. Estes números foram:// |
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| <latex>\hat{\theta}_3=X_{(5)}+X_{(1)}</latex> | <latex>\hat{\theta}_3=X_{(5)}+X_{(1)}</latex> |
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| | Os três estimadores acima representam três propostas para estimar a quantidade total de taxis na cidade. As funções da amostra apresentadas acima são respectivamente: máximo, 2 vezes a mediana e máximo+mínimo. Ao aplicarmos estes estimadores na amostra obtida teremos as seguintes estimativas: |
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| Os três estimadores acima representam três propostas para estimar a quantidade total de taxis na cidade. As funções da amostra apresentadas acima são respectivamente: máximo, mediana e máximo+mínimo. Ao aplicarmos estes estimadores na amostra obtida teremos as seguintes estimativas: | |
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| \hat{\theta}_{3obs} = 519 | \hat{\theta}_{3obs} = 519 |
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| Cada um dos exemplos acima propõe 3 estimadores, estes são utilizados em uma amostra observada da variável de interesse e são encontradas diferentes estimativas. A questão relevante neste momento é //"Qual estimador é o mais apropriado ? "//. A princípio esta questão parece não ter resposta, pois não conhecemos o valor do parâmetro de interesse. | Cada um dos exemplos acima propõe 3 estimadores, estes são utilizados em uma amostra observada da variável de interesse e são encontradas diferentes estimativas. A questão relevante neste momento é //"Qual estimador é o mais apropriado ? "//. A princípio esta questão parece não ter resposta, pois não conhecemos o valor do parâmetro de interesse. |
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| Porém, o estimador é uma variável aleatória, logo podemos pensar em calcular probabilidades para seus possíveis valores e avaliar estatísticas como: valor esperado e variância. A partir deste fato são desenvolvidos princípios para qualificar e diferenciar os estimadores. Um estimador mais "preciso", por exemplo, é aquele que possui menor variabilidade de amostra para amostra. O valor esperado de um estimador deve ser o valor do parâmetro de interesse na população. Na sequência são apresentadas algumas propriedades desejáveis para um bom estimador. | Porém, o estimador é uma variável aleatória, logo podemos pensar na sua distribuição de probabilidades e avaliar estatísticas como: valor esperado e variância. A partir deste fato são desenvolvidos princípios para qualificar e diferenciar os estimadores. Um estimador mais "preciso", por exemplo, é aquele que possui menor variabilidade de amostra para amostra. Deseja-se também que valor esperado do estimador seja o valor do parâmetro de interesse na população. Na seqüência são apresentadas algumas propriedades desejáveis para um bom estimador. |
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| ==== Propriedades dos Estimadores ==== | ==== Propriedades dos Estimadores ==== |
