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Aula 7 – Intervalos de confiança
Nesta aula você aprenderá um método muito importante de estimação de parâmetros. Na aula anterior, você viu que a média amostral X é um bom estimador da média populacional μ. Mas vimos, também, que existe uma variabilidade nos valores de X , ou seja, cada amostra dá origem a um valor diferente do estimador. Uma maneira de informar sobre esta variabilidade é através da estimação por intervalos.
Objetivos
Sendo assim, nessa aula você aprenderá os seguintes conceitos e métodos:
• intervalo de confiança;
• margem de erro;
• nível de confiança;
• nível de significância;
• intervalo de confiança para a média de uma população N (μ; σ2) com variância conhecida.
Idéias básicas
O objetivo central da Inferência Estatística é obter informações para uma população a partir do conhecimento de uma única amostra. Em geral, a população é representada por uma variável aleatória X, com função de distribuição ou densidade de probabilidade fX. Dessa população, então, extrai-se uma amostra aleatória simples com reposição, que dá origem a um conjunto X1, X2, . . . ,Xn de n variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas, todas com a mesma distribuição fX. Se fX depende de um ou mais parâmetros, temos de usar a informação obtida a partir da amostra para estimar esses parâmetros, de forma a conhecermos a distribuição.
Nas aulas anteriores, por exemplo, vimos que a média amostral X é um bom estimador da média populacional μ, no sentido de que ela tende a “acertar o alvo” da verdadeira média populacional. Mas vimos, também, que existe uma variabilidade nos valores de X , ou seja, cada amostra dá origem a um valor diferente do estimador. Para algumas amostras, X será maior que μ, para outras será menor e para outras será igual. Na prática, temos apenas uma amostra e, assim, é importante que se dê alguma informação sobre essa possível variabilidade do estimador.

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Ou seja, é importante informar o valor do estimador  obtido com uma amostra