Unidade 1 - Inferência estatística

Prévia do material em texto

Atividade Unidade 1 - Inferência 
 
1. Quais as vantagens e desvantagens da inferência estatística? 
 
As vantagens na inferência estatística estão relacionadas a utilização de uma 
amostra que seja representativa da população. Nesse caso, por não investigar a 
população inteira ir-se-á economizar dinheiro e tempo. Um estudo amostral bem 
realizado pode ajudar a realizar inferências efetivas, observando o nível de 
confiança e o erro amostral. 
As desvantagens estão ligadas ao fato de jamais conhecer exatamente as 
informações da população, para isso, deve-se realizar um censo, e não uma 
pesquisa inferencial. 
 
2. Que ferramenta estatística será utilizada para definir se o aço 
possui resistência à tração em conformidade com as leis? Por 
quê? 
 
Em primeiro lugar deverá utilizar uma amostra sistemática para avaliar a 
resistência à tração do aço na referida fábrica. Após isso, será importante 
observar as médias e os desvios padrões da resistência na amostra selecionada. 
 
3. A fábrica recentemente substituiu seus fornecedores de matéria-
prima. Que ferramentas devem ser usadas para avaliar se a 
qualidade do produto do novo fornecedor é melhor, em relação 
ao antigo? Por quê? 
 
Nesse caso deve-se realizar um experimento, separando duas amostras: uma, 
do antigo fornecedor; e outra do novo fornecedor. Após a seleção das amostras, 
deve-se comparar as médias amostrais, para isso será importante realizar os 
testes de hipótese devidos. 
 
4. Se o interesse é avaliar o valor do parâmetro tração, qual 
estimador será usado? E se for de interesse avaliar a variação 
desse parâmetro, qual será o estimador a ser utilizado? 
 
Para avaliar o valor do parâmetro tração, o estimador mais adequado é a média, 
como medida de tendência central. Porém, se quiser estimar tendência, o 
Método dos Momentos pode ser adequado porque define cada parâmetro 
avaliado a um momento de ordem k. Nesse caso, um momento é a média dos 
valores da amostra elevados a k. 
Quanto a avaliação da variação, o estimador mais propício será o desvio padrão, 
porque avalia a distância de cada valor em relação à média. Mas, em se tratando 
de previsão, o Método dos Mínimos Quadrados ordinários, poderá ajudar, pois 
esse método envolve a minimização da diferença entre os valores calculados por 
meio de um modelo de regressão obtido e os valores exatos já conhecidos.