Cara, você é o único cara que já vi que consegue agregar: ORGANIZAÇÃO NA APRESENTAÇÃO DO CONTEÚDO (tem uma sequência lógica (está apresentado dentro de uma estrutura maior), RIGOR CONCEITUAL e DIDÁTICA (o principal). Um curso seu para concurso faz falta!
Oi @mateusn2090 , tudo bem com você? Eu e toda equipe ficamos muito felizes com sua mensagem! Espero que consigamos te ajudar em seus estudos bem como colocar esses conceitos na prática =) Quem sabe vem por aí estatística pra concursos hein? haha Ótima ideia. Abraços! Tiago Marum
Obrigado, vou começar as aulas de estatistica para economia com uma boa bagagem. O senhor também conseguiria criar um curso de Econometria e Microeconomia ?
Oi Gaara, tudo bem? Que legal que conseguiu bastante bagagem! Quem sabe no futuro não pensamos em algo de econometria? hahaha Por enquanto acho difícil kkk Me manda um email que quero dar uma olhada nessa ementa de Econometria...posso te indicar algumas coisas também por lá marum@thmestatistica.com Ótimos estudos! Abração
Primeiramente, muito boa a aula, obrigada! Eu so fiquei com uma duvida. Por que que na var(x_barra) nao se usa a variancia amostral (S^2)? Estou confusa em relacao a existencia de tantas "variancias" kkkkkkkkkkk
Oi Ana, tudo bem? Então, a "variância de x_barra" é "sigma sobre raiz de n". Isso quer dizer o seguinte: Temos o "x_barra" que é um estimador para o parâmetro "mi" (média populacional). Esse estimador tem algumas propriedades (como valor esperado e variância), sendo que a variância do estimador x_barra se calcula tendo o "parâmetro sigma²" (variância populacional) e o número de elementos amostrais (n). Ótimos estudos =)
Oi, tudo bem? Vamos lá... para entender essa aula de distribuições amostrais você precisa estar em dia com as aulas anteriores, em especial, a aula de parâmetros, estimadores e estimativas. Depois, temos a aula de justeza e consistência, muito importante pra entender os conceitos dessa aula aqui. Veja se está em dia com o conteúdo e, por favor, retorne pra gente o que ficou com dúvida.... Abraços, Tiago Marum.
Cara, você é o único cara que já vi que consegue agregar: ORGANIZAÇÃO NA APRESENTAÇÃO DO CONTEÚDO (tem uma sequência lógica (está apresentado dentro de uma estrutura maior), RIGOR CONCEITUAL e DIDÁTICA (o principal). Um curso seu para concurso faz falta!
Oi @mateusn2090 , tudo bem com você? Eu e toda equipe ficamos muito felizes com sua mensagem! Espero que consigamos te ajudar em seus estudos bem como colocar esses conceitos na prática =) Quem sabe vem por aí estatística pra concursos hein? haha Ótima ideia.
Abraços!
Tiago Marum
@@EducacionalTHM vai ser ótimo. emprega nessa ideia econometria também pra AMPEC. Vai ser ótimo.
@@GarraBr10 Vamos ficar de olho hehe Obrigado pelo apoio Gaara! Abraços em você e no Shukaku!
Shukaku mandou um abraço 😂😂😂
Muuuito bom, as aulas de vocês têm me ajudado demais na graduação de Marketing, obrigadaaa!
Obrigado, vou começar as aulas de estatistica para economia com uma boa bagagem.
O senhor também conseguiria criar um curso de Econometria e Microeconomia ?
Oi Gaara, tudo bem? Que legal que conseguiu bastante bagagem! Quem sabe no futuro não pensamos em algo de econometria? hahaha
Por enquanto acho difícil kkk
Me manda um email que quero dar uma olhada nessa ementa de Econometria...posso te indicar algumas coisas também por lá
marum@thmestatistica.com
Ótimos estudos! Abração
Gostei muito da aula, muito organizada! mas minha cabeça só funciona com exemplos e exercícios resolvidos. Senti falta disso, mas de resto está ótimo!
Oi Sandra, tudo bem? Obrigado pelo feedback, vamos procurar melhorar! Ótimos estudos =)
Gostei muito da piada da introdução, quer uma amostra? HSHSHSH muito engraçado, tji amo FALLAAAAAA FRIENDSSS
Oi Francisco, tudo bem? hhaha Abração!
Primeiramente, muito boa a aula, obrigada!
Eu so fiquei com uma duvida. Por que que na var(x_barra) nao se usa a variancia amostral (S^2)? Estou confusa em relacao a existencia de tantas "variancias" kkkkkkkkkkk
O estimador da variância não era sigma² / n²?
Oi Ana, tudo bem?
Então, a "variância de x_barra" é "sigma sobre raiz de n". Isso quer dizer o seguinte:
Temos o "x_barra" que é um estimador para o parâmetro "mi" (média populacional). Esse estimador tem algumas propriedades (como valor esperado e variância), sendo que a variância do estimador x_barra se calcula tendo o "parâmetro sigma²" (variância populacional) e o número de elementos amostrais (n).
Ótimos estudos =)
Não sei como podem cobrar isso no CNU.....
Oi Tiago, tudo bem? Ótimos estudos. Abraços
COnfesso que comecei a não compreender. Ficou nebuloso para mim.
Oi, tudo bem? Vamos lá... para entender essa aula de distribuições amostrais você precisa estar em dia com as aulas anteriores, em especial, a aula de parâmetros, estimadores e estimativas.
Depois, temos a aula de justeza e consistência, muito importante pra entender os conceitos dessa aula aqui.
Veja se está em dia com o conteúdo e, por favor, retorne pra gente o que ficou com dúvida....
Abraços,
Tiago Marum.