Probabilidades

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Inferência estatística na ciência estatística
A Estatística é dividida habitualmente em 2 partes

Estatística Descritiva

Inferência Estatística (enfoque desta cadeira)

1. Estatística Descritiva: serve para sintetizar informação geralmente demasiado complexa de se absorver, sem distorcer o seu significado. 2. Inferência Estatística: preocupa-se com a relação entre uma população e a amostra retirada dessa população (ver slide 1). Que inferências podem ser feitas de forma legitima sobre a população a partir de uma amostra?
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Exemplo de Inferência Estatística • Consideremos um inquérito que indica que numa amostra 60% dos cidadãos (residentes em território nacional) tenciona votar nas próximas eleições. • Que conclusões podemos retirar sobre a totalidade dos cidadãos? • Ao fazer inferências, há incerteza e portanto é conveniente dispor de uma medida do grau de incerteza de um fenómeno aleatório (em que o resultado depende do acaso). Essa medida é a Probabilidade. • O estudo da teoria das probabilidades está na base da inferência estatística e por isso é fundamental!
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A INCERTEZA NO NOSSO QUOTIDIANO…  Uma produtora de espectáculos aposta num certo dia para organizar um concerto ao ar livre. A escolha do dia é fundamental porque as más condições climatéricas podem prejudicar o sucesso do evento. A escolha do dia é feita com INCERTEZA.  Uma empresa pública toma a decisão de investir capital no estrangeiro sem saber à partida se a medida vai ter ou não sucesso.  Tal como investir capital público no estrangeiro ou escolher um dia para o concerto, fazer conclusões (inferências) acerca da população com base nos dados de uma amostra também implica algum GRAU DE INCERTEZA.
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Fenómeno aleatório • Consideremos uma experiência P onde intervém o acaso, ou seja, cujo resultado é incerto. Não é portanto possível saber de antemão qual dos resultados possíveis da experiência se