Estimação por ponto
(o que trabalhar na amostra)
Para estimar por ponto o valor
do parâmetro da população,
calculamos a medida
correspondente na amostra,
chamada estatística amostral.
Estimação por ponto
Parâmetro da
População
Estimador por
Ponto
Estimativa por
Ponto
 = média da população média da amostra
É o resultado dos
cálculos da média da
amostra
 = desvio-padrão da
população
desvio-padrão da
amostra
É o resultado dos
cálculos do desviopadrão da amostra
p = proporção da
população
proporção da amostra
É o resultado dos
cálculos da proporção
da amostra
Estimação por ponto
Exemplo: Suponha uma população de
2500 gerentes da empresa EAI da qual
se tomou uma amostra de 30 gerentes,
isto é, N=2500 e n = 30.
Estimação por ponto
Parâmetro
da
População
 = salário médio
anual da
população
Valor do
parâmetro
Estimador
por Ponto
Estimativa
por Ponto
US$ 51.800,00
salário médio
anual da amostra US$ 51.814,00
 = desviopadrão do salário US$ 4.000,00
anual da
população
Desvio-padrão do
salário anual da
US$ 3.347,72
amostra
p = proporção
que completou o
programa de
treinamento de
gerenciamento
Proporção da
amostra que
completou o
programa de
gerenciamento
0,60
0,63
Revisão de algumas fórmulas
O estimador da média da população é
a média da amostra.
x
x
n
Revisão de algumas fórmulas
O estimador do desvio-padrão da
população é o desvio-padrão da amostra.
s
 n.x
n 1
x
2
2
Revisão de algumas fórmulas
O estimador da proporção
população é a proporção da amostra.
f
p   fr
n
da
Erro de Amostragem ou Margem
de Erro de uma estimativa

=estimador - parâmetro
Exemplos
Margem de erro da média
  x 
x
Exemplos
Margem de erro do desvio-padrão
  s 
s
Exemplos
Margem de erro da proporção
  p p
p
Estimação por ponto
Fomos capazes de calcular os erros de amostragem
aqui porque os parâmetros da população eram
conhecidos. No entanto, em uma aplicação de
amostragem real não seremos capazes de calcular o
erro de amostragem exatamente porque o valor do
parâmetro é desconhecido. Nas próximas seções
aprenderemos como fazer declarações de probabilidade
sobre o tamanho provável do erro de amostragem.