Text Material Preview
Atividade 1 “[...]Desse modo, considerando o conteúdo apresentado e os seus conhecimentos sobre inferência estatística, elabore um texto, com o conteúdo médio de vinte linhas, no qual você deve apresentar: • as diferenças entre os conceitos de estimador, estimativa, amostragem aleatória e parâmetro, trazendo alguns exemplos e suas notações algébricas; • as fases específicas de construção de um modelo econométrico, incluindo a sua forma básica de apresentação, baseando-se em um modelo de regressão linear simples. Apresente o significado de cada um dos termos apresentados; • algumas situações objetivas (ao menos duas) aplicadas ao seu cotidiano pessoal e profissional que justifiquem a adoção de um modelo econométrico.” Para que a inferência estatística seja feita é necessário que haja uma amostragem aleatória, tendo uma amostra representado por X, ou seja, que os dados de uma população sejam coletados de forma aleatória. Assim, todos os indivíduos da amostra devem ter sido selecionados ao acaso, tendo a mesma probabilidade de ser selecionado. E com base na amostra, é possível adotar indicadores, conhecidos como estimador. Enquanto, o estimador remete-se a amostra, o parâmetro, representado por E(X), são os indicadores que considera toda a população como base. Assim, utilizando os indicadores como base, pode-se calcular diferentes estimativas. Por exemplo, se a inferência estatística é sobre uma cidade, uma coleta proporcional e aleatória levaria em conta o número de habitantes de cada bairro, o nível de renda, a idade e a escolaridade para que a sua amostra seja aleatória. Assim, a partir dessa amostra, com parâmetros como base e utilizando diferentes estimadores, inferências podem ser feitas. Um modelo econométrico tem como principal objetivo determinar a associação de duas variáveis. Com o modelo de regressão linear simples, é possível determinar o quão intenso é a correlação das variáveis, com base no modelo estatístico: Y =α + βX + e. Assim, admitimos Y, como variável dependente; X como variável independente; α, coeficiente linear; β, coeficiente angular; e, como representante dos erros amostrais. Dessa forma, Y poderá ser explicada pela variação de X. Apesar dos modelos econométricos, terem maior utilização em pesquisas econômicas, é possível analisar diversas situações do nosso cotidiano para determinar a relação entre os fatos. Por exemplo, posso analisar qual a relação de realizar atividade física com a qualidade do meu sono, ou ainda, no trabalho, posso analisar a relação do nível de escolaridade com o ganho salarial ou a relação entre o ganho salarial com a retenção do profissional em na empresa em que trabalho.
