Distribuição amostral: tamanho da amostra
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- เผยแพร่เมื่อ 6 ก.พ. 2025
- Neste vídeo, em prosseguimento do estudo de distribuições amostrais, você irá aprender como calcular o tamanho de uma amostra necessário para que possamos garantir uma margem de erro com uma confiança pré-definida.
Estou aprendendo muito ❤
Ensino da estatística com uma excelente didática!
Obrigado! Compartilhe!
Show de bola, professor!
Consegui entender a lógica do cálculo amostral
Fico feliz em ajudar. Não deixe de compartilhar!
Obrigado por compartilhar
=)
muito bom!!
Obriago! Não esqueça de compartilhar!
Prof. qual é a fórmula que você está mencionando no 19:28 do vídeo, procura escrever todas as fórmulas, facilita o nosso entendimento.
Veja no minuto 17:00.
Professor, tudo bem? Não entendi uma coisa aqui: por que o senhor utiliza margem de erro como %? A margem de erro não fica na unidade da métrica? Porque se por exemplo a variável aleatória é moeda (R$), X - mu teria unidade em reais, e uma margem de erro de 0,02 na verdade seria de 2 centavos, não? O mesmo no exercício da nota dos alunos de educação básica. Usar uma margem de erro de 0,02 não significa que a margem de erro será um valor de nota de 0 a 10 igual a 0,02?
Quando ultilizamos %, perceba que, de certa forma, também é a métrica da unidade. Basta realizar a multiplicação. Você pode escolher. Utilizar o percentual, justamente, trás generalidade à teoria. Podendo definir os intervalos e testes sem a necessidade prévia de conversão na unidade.
@@JamesSampaio professor, tenho a mesma dúvida do comentário acima porém ainda não consegui entender o porquê de este valor estar em porcentagem.
Pensei no seguinte exemplo: seja X uma varíavel aleatória que represente o faturamento em reais de empresas em uma cidade, a média do faturamento é 10x10^6. O módulo da diferença desejada é de no máximo 2000 reais. No caso, não faria sentido eu representar dessa forma: |x̅-μ|
@@enzofernandes1945 a questão não é se está em porcentagem ou não. 2% e 0,02 são a mesma coisa. Em tese, você pode utilizar qualquer medida. Depende da magnitude dos seus dados. O valor utilizado no meu exemplo é apenas uma conveniência. Se você quer avaliar um erro de 2000, deve pensar se esse é um erro factível diante da magnitude dos seus dados.
o exercícios já estão disponíveis?
Primeiro, desculpe a demora ( minha filha nasceu e meu tempo reduziu ). Refere-se a quais exercícios?
Qual tabela você está usando para achar os valores? Quando me baseio na tabela de dist. normal os valores são bem diferentes
Oi Luna. Existem várias tabelas. Algumas utilizam a distribuição acumulada (é a que eu utilizo).
Professor, o senhor poderia me fornecr os exercicíos? A página está off.
Olá, eu estava reformulando o site, minha filha nasceu e eu estava curtindo a licença paternidade. Agora irei ajeitar o site aos pouquinhos, mas pode solicitar o material pelo e-mail james@unb.br que eu envio. Abraços!
Professor seria mais simples explicar através do intervalo de confiança
IC= Xbarra+- 1.96 s/rq(n)
L = 1.96s/rq(n)
L2 =4s2/n
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n=4s2/L2
Olá Miguel. Essa é uma estratégia, certamente. Eu irei comentar sobre isso mais à frente. Aqui, a ideia é exercitar essa noção previamente e fazer uso dos estudos sobre distribuições amostrais.