
Pessoal, uma ajuda. 1) Tenho 10.000 observações. DP = 10 Média = 70 Distribuição normal. 2) Imagina dividir essas 10.000 observações em 1.000 (Mil) amostras de 10 (dez) observações. DP = 3 Média = 70 3) Agora dividimos essa mesma 10.000 observações em 100 amostras de 100 observações. DP = 1 Média = 70. Portanto: No item 2 cada amostra tem sua própria média, sabendo que são observações diferentes. Essa diferença da média da amostra de uma para a outra é chamada de variação amostral correto? Se eu fizer uma distribuição com todas as médias das mil amostras eu tenho uma distribuição amostral? Se a média das médias dessas 1000 amostras for igual a média da população do item 1. Podemos dizer que qualquer amostra do item 2 representa a população? Está certo essa minha conclusão? Só para ter certeza, Toda vez que aumentar minha amostra meu DP diminui? Porquê?

Portanto: No item 2 cada amostra tem sua própria média, sabendo que são observações diferentes. Essa diferença da média da amostra de uma para a outra é chamada de variação amostral correto? Se eu fizer uma distribuição com todas as médias das mil amostras eu tenho uma distribuição amostral? *A distribuição das médias das amostras tende a uma distribuição normal. É o teorema do limite central. Distribuição amostral é a distribuição de cada uma das suas amostras. * Se a média das médias dessas 1000 amostras for igual a média da população do item 1. Podemos dizer que qualquer amostra do item 2 representa a população? Está certo essa minha conclusão?**** * O critério para decidir sobre a representatividade não sei se é bem esse. Eu acho é que a questão poderia ser colocada de outra forma. Isso porque em geral você desconhece a média da população (que é o parâmetro). Você estima parâmetro(s) a partir de amostra(s). Exemplo mais basicão: Se quer uma média da população, por exemplo. Dai pega a amostra, tira a média, e faz um teste de hipótese sobre a média da população supondo que tenha dada distribuição (normal, por exemplo). Se você já tem a população, e quer tirar amostras, é só tirar a amostra conforme a distribuição da população, sem crise. Cada caso da amostra deve aparecer com a mesma probabilidade do caso na população. Daí, a amostra representa a população sem dúvida. Mas, novamente, acho que a questão é saber se o estimador (média amostral) representa o parâmetro (média da população.)*** Só para ter certeza, Toda vez que aumentar minha amostra meu DP diminui? Porquê? *DP amostral é:* *[image: s = \sqrt{\sum_{i=1}^{n}{\frac{(x_i - \bar{x}) }{n-1} } }]* *Portanto, maior n, menos DP.* *Espero ter ajudado de alguma forma.* *abs* 2012/11/18 edmar Caldas <edmar_caldas@yahoo.com.br>
** **
Pessoal, uma ajuda. ****
** **
** **
**1) **Tenho 10.000 observações.****
DP = 10****
Média = 70****
Distribuição normal.****
** **
**2) **Imagina dividir essas 10.000 observações em 1.000 (Mil) amostras de 10 (dez) observações.****
DP = 3****
Média = 70****
** **
**3) **Agora dividimos essa mesma 10.000 observações em 100 amostras de 100 observações.****
DP = 1****
Média = 70.****
** **
Portanto: No item 2 cada amostra tem sua própria média, sabendo que são observações diferentes. Essa diferença da média da amostra de uma para a outra é chamada de variação amostral correto? Se eu fizer uma distribuição com todas as médias das mil amostras eu tenho uma distribuição amostral? Se a média das médias dessas 1000 amostras for igual a média da população do item 1. Podemos dizer que qualquer amostra do item 2 representa a população? Está certo essa minha conclusão?****
** **
Só para ter certeza, Toda vez que aumentar minha amostra meu DP diminui? Porquê?****
** **
** **
** **
_______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
-- Diogo Ferrari University of San Paulo (USP) Faculty of Philosophy, Languages, Literature and Human Sciences (FFLCH) Department of Political Science (DCP) San Paulo/SP - Brazil E-mail: diogo.ferrari@usp.br Open Source! Use R! Use Linux! "A vida é a arte de tirar conclusões suficientes de dados insuficientes"
participantes (2)
-
Diogo Ferrari
-
edmar Caldas